LLM-Integration & Prompt Engineering
Sprachmodelle in produktive Systeme eingebunden, die tatsächlich nützliche Arbeit leisten.
Ich integriere große Sprachmodelle (OpenAI, Anthropic, lokale Llama-Modelle via Ollama) in bestehende Systeme und Workflows. Dazu gehören API-Integration, Prompt-Design, Kontextmanagement, strukturiertes Output-Parsing und die Reliability-Arbeit, die LLM-Aufrufe in Produktion berechenbar macht.
Use Cases
Dokumentenklassifizierung und Extraktion
Rechnungen, Verträge oder Support-Tickets an einen strukturierten LLM-Call übergeben. Zurück kommen typisierte, validierte Felder für Ihre Datenbank.
Content-Generierungspipelines
Parametrisierte Prompt-Templates erzeugen markenkonforme Inhalte in großem Umfang - Produkttexte, E-Mail-Entwürfe oder Reports - mit Review-Gates.
Conversational Interfaces
Chat-Oberflächen mit vollständiger Gesprächshistorie, System-Prompt-Management und Guardrails, damit Antworten beim Thema bleiben.
Self-hosted LLM-Deployment
Llama 3 oder Mistral hinter einem FastAPI-Gateway auf Ihrer Infrastruktur betreiben. Keine Daten verlassen Ihren Server; Tokenkosten gehen gegen null.
Häufige Fragen
Welches LLM sollte ich nutzen?
Das hängt von der Aufgabe ab. GPT-4o für reasoninglastige Arbeit; GPT-4o-mini oder Claude Haiku für hohes Volumen und Kostensensitivität; lokales Ollama für datenschutzkritische Deployments.
Wie gehen Sie mit Halluzinationen um?
Mit strukturierten Output-Schemas (JSON Mode / Pydantic), Grounding über abgerufenen Kontext, Confidence-Schwellen und Human-in-the-Loop bei sensiblen Aktionen.
Was kostet eine typische LLM-Integration im Betrieb?
Das variiert stark. Eine Klassifizierungspipeline mit 1000 Calls pro Tag kostet auf GPT-4o-mini oft nur etwa 1-5 USD pro Monat. Ich baue immer Token-Zählung und Kostendashboards ein.
Was Sie bekommen
- →LLM-API-Integration mit OpenAI, Anthropic oder Ollama
- →Prompt-Design und iterative Verbesserung
- →Strukturiertes Output-Parsing mit Pydantic
- →Kontextfenster- und Conversation-Management
- →Fallback- und Retry-Logik bei API-Fehlern
- →Kosten- und Latenzoptimierung
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