AI

Willkommen zu einem umfassenden Tutorial über die Entwicklung eines LLM-Chatbots (Large Language Model) mit Tool-Calling-Funktionalität in Java. Dieser Leitfaden führt Sie von der Erstellung eines einfachen Chatbots bis hin zur Implementierung ausgefeilter Tool-Calling-Features, die es Ihrem LLM ermöglichen, mit externen Systemen und APIs zu interagieren.

Die Gründe – oder die Hindernisse –, analytische Workloads in die Cloud zu verschieben, haben sich prinzipiell in den letzten fünf bis zehn Jahren kaum verändert: flexible Reaktion auf Lastschwankungen, Kosten sparen, schnellere und einfache Provisionierung, Einsparung eigener Ressourcen. Durch die Entwicklung der Technologie und Strategie der Hersteller einerseits und die politische Situation and..

Die jüngsten Erfolge von AlphaEvolve in der automatisierten Entwicklung mathematischer Algorithmen haben die KI-Community beeindruckt – doch ein direkter Vergleich zeigt: In vielen kritischen Anwendungsfällen sind klassische Optimierungsverfahren den GenAI-Lösungen überlegen. Diese Erkenntnis öffnet den Blick für ein differenzierteres Verständnis der Stärken und Grenzen generativer KI – und für hy..

Die meisten Entwickler haben bereits KI-Codierungstools ausprobiert oder erwarten dadurch Verbesserungen bei der Umsetzung von Kundenanforderungen. Doch selbst die leistungsfähigsten KI-Systeme unterliegen einem fundamentalen Prinzip: Die Qualität ihrer Ausgabe wird maßgeblich durch die Qualität der Eingabe bestimmt. Während Menschen implizit Domänen- und Unternehmenswissen nutzen, verwenden KI-Sy..

Künstliche Intelligenz sollte der Turbolader unserer Produktivität werden. Stattdessen sitzen wir gebannt vor ihren Ergebnissen, korrigieren, polieren – und nennen das Fortschritt. Wer genauer hinschaut, merkt schnell: Wir arbeiten nicht schneller, sondern sind nur anders beschäftigt. Statt wirklich produktiver zu werden, sind wir süchtig nach dem Gefühl, es zu sein.