GPT, Gemini, Claude, Open-Source-LLMs, KI-Agenten, Prompt Engineering und Machine Learning.
Retrieval-Augmented Generation 2026 in der Praxis: Voyage AI Embeddings, Qdrant Vector-Store, Cohere Re-Ranker. Warum gutes Chunking wichtiger ist als Frontier-Modelle und wie Hybrid-Suche die Profi-Qualitaet hebt.
Claude Code, Cursor, GitHub Copilot und Codeium dominieren 2026 das KI-Coding-Segment. Welches Tool fuer welchen Workflow, warum Multi-Tool-Setups Profi-Standard sind und wann KI-Coding nicht sinnvoll ist.
Lokale LLMs sind 2026 endlich praxistauglich. Mac Studio M4 Max mit Unified Memory ist die effizienteste Single-Box-Loesung. Ollama und LM Studio machen Setup in unter zehn Minuten. Wann sich lokale Modelle gegenueber Cloud-APIs rechnen.
Prompt Engineering 2026 ist eine handwerkliche Disziplin mit klaren Mustern. Vier-Block-Architektur, XML-Tagging und Few-Shot-Beispiele heben die Output-Qualitaet messbar. Welche Strukturen mit Claude Opus 4.7, GPT-5 und Gemini 2.5 funktionieren.
GPT-5, Claude Opus 4.7 und Gemini 2.5 dominieren 2026 das Cloud-KI-Segment. Lokale Modelle wie Llama 4 und Mistral Large 3 erreichen Profi-Qualität. Welche Modelle für welche Workflows passen — und warum Multi-Provider-Setups 2026 Pflicht sind.
