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LLM-Features in Ihre App integrieren

Dieser Workshop zeigt Entwicklern, wie sie Sprachmodell-Funktionen robust in eine bestehende Anwendung integrieren. Sie arbeiten an API-Anbindung, strukturierten Ausgaben, Prompt-Verwaltung, Fehlerbehandlung und Evaluation. Ebenso behandeln wir Kosten, Latenz, Datenschutz und Guardrails, damit Features auch nach der Demo zuverlässig und verantwortbar bleiben und im Betrieb beherrschbar sind.

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Dauer
1 Tag
Level
Fortgeschritten
Format
Remote oder vor Ort, Deutsch oder Englisch
Gruppengröße
Bis zu 12 Teilnehmende pro Trainer

Für wen der Workshop ist

  • Backend- und Full-Stack-Entwickler, die KI-Funktionen ergänzen
  • Tech Leads, die LLM-basierte Produktfunktionen planen
  • Product Engineers auf dem Weg vom Experiment zur Produktion
  • Teams, die Designentscheidungen gegenüber Security und Datenschutz begründen müssen

Was Ihr Team danach kann

  • Eine LLM-API mit sinnvoller Fehlerbehandlung in eine Anwendung integrieren
  • Strukturierte Ausgaben anfordern und validieren statt Freitext zu verarbeiten
  • Prompts als versionierte, testbare Teile der Codebasis verwalten
  • Ein kleines Evaluationsset aufbauen und damit Änderungen vergleichen
  • Kosten und Latenz durch Caching, Modellwahl und Limits steuern
  • Guardrails und datenschutzbewussten Umgang mit Nutzereingaben umsetzen

Agenda

  1. Architektur von LLM-FeaturesSie klären, wo Modellaufrufe im System hingehören und auf welche Fehlerfälle Sie das Design auslegen.
  2. Erste IntegrationSie setzen einen Aufruf Ende-zu-Ende um, mit Timeouts, Wiederholungen und Streaming, wo es sinnvoll ist.
  3. Strukturierte Ausgabe und ValidierungSie definieren Schemas, validieren Modellausgaben und gehen mit ungültigen Antworten sauber um.
  4. EvaluationSie erstellen Testfälle für ein Feature und messen, wie sich Änderungen an Prompt oder Modell auf die Qualität auswirken.
  5. Kosten, Sicherheit und DatenschutzSie ergänzen Limits und Monitoring, besprechen Prompt Injection und sensible Daten und vereinbaren Review-Praktiken.

Voraussetzungen

  • Solide Programmiererfahrung in mindestens einer Backend- oder Websprache
  • Laptop mit Entwicklungsumgebung
  • API-Zugang zu einem Modellanbieter (den Anbieter stimmen wir vorab ab)

Warum Workshops von apprat.io

  • Geleitet von praktizierenden AI Code Engineers
  • Mit Ihren Repositories oder einem Sandbox-Projekt
  • KI-Tempo, menschliche Verantwortung: Review, Sicherheit und Governance inklusive
  • Zertifizierte Prozesse nach ISO 9001 & ISO/IEC 27001
  • Follow-up-Sprechstunde nach 30 Tagen

Unverbindlich anfragen

Erzählen Sie uns von Ihrem Team und Ihren Zielen. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine passende Agenda und ein Angebot – kostenlos und unverbindlich.

24/7-Telefonsupport auf Deutsch & Englisch:
+49 761 519 751 50

Häufige Fragen

Welcher Modellanbieter wird verwendet?

Wir bleiben, wo möglich, anbieterneutral und nutzen den von Ihnen bevorzugten Anbieter. Bitte teilen Sie ihn vorab mit, damit der Zugang vorbereitet werden kann.

Behandeln wir Fine-Tuning?

Nein. Der Fokus liegt auf Integration und Evaluation von Modellfunktionen in Anwendungen mittels Prompting und anwendungsseitigem Design.

Können wir mit unserer eigenen Codebasis arbeiten?

Ja. Die Arbeit an einer Sandbox-Kopie Ihrer Anwendung ist ideal, weil die Ergebnisse direkt nutzbar sind.

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