01 / Einordnung
Worum geht es konkret?
Large Language Models verarbeiten und erzeugen Sprache auf Basis gelernter Muster und bereitgestelltem Kontext.
Ein überschaubarer Anwendungsfall ist die Zusammenfassung längerer Support-Anfragen. Beginnen Sie mit dem wichtigsten Nutzerweg und halten Sie fest, welche weiteren Fälle später folgen sollen. So bleibt die Entscheidung auch bei Änderungen am Projekt nachvollziehbar.
02 / Vorgehen
Drei Schritte für die Umsetzung.
- 01
Ziel klären
Reproduzieren Sie einen fehlgeschlagenen Fall mit derselben Eingabe.
- 02
Large Language Models gezielt einsetzen
Ein häufiger Fehler ist, Modellwechsel ohne erneute Evaluation auszurollen.
- 03
Ergebnis überprüfen
Die Ursache wird einer konkreten Schicht zugeordnet.
03 / Grenzen
Worauf Sie achten sollten.
Ein neuer Prompt löst nicht jeden Fehler in Daten oder Werkzeugen.
Sprachliche Sicherheit ist kein Beleg für faktische Richtigkeit.
Halten Sie die getroffene Entscheidung und ihren Prüfpunkt kurz fest. So lässt sich später erkennen, ob eine Änderung nötig ist oder ob nur ein Einzelfall anders behandelt werden muss.
Weiterführende Dokumentation
Technische Details und aktuelle APIs finden Sie in der offiziellen Dokumentation: OpenAI Entwicklerdokumentation.