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  4. Deep Dive 203 – AI in Production mit Maximilian Hudlberger
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Wir sprechen mit Maximilian Hudlberger, Solution Architect bei
OpenAI, über Best Practices für AI in Production. Max erklärt,
wie Unternehmen verschiedenster Größe Large Language Models in
ihre Anwendungen integrieren – von klassischen Chatbots über
Klassifizierungsaufgaben bis hin zu komplexen Multi-Step-Agenten,
die Workflows automatisieren. Dabei geht es um typische Patterns,
häufige Herausforderungen sowie die Unterschiede zwischen
Start-ups und großen Enterprises bei der Umsetzung.

Ein wichtiges Thema ist die Evaluation und Qualitätssicherung von
AI-Anwendungen. Max erläutert, wie Output-Qualität gemessen wird
und welche Rolle Human Annotation, LLM-Graders und automatisierte
Eval-Mechanismen spielen. Anhand konkreter Beispiele aus
Lern-Apps und Customer-Service-Anwendungen wird deutlich, wie
komplex die Abstimmung von Output, Stil, Genauigkeit und Workflow
in der Praxis sein kann.

Zudem besprechen wir Kosten, Latenz und Caching. Max erläutert,
wie Unternehmen die Kosten kalkulieren, den Tokenverbrauch
abschätzen und Caching nutzen können, um die Performance und
Effizienz zu verbessern. Außerdem beleuchten wir die Themen
Context Engineering, Prompt Engineering und Fine-Tuning.

Abschließend gibt Max Einblicke in aktuelle Trends wie Agent
Reinforcement Fine-Tuning und zeigt, wie komplexe
Multi-Step-Agenten evaluiert werden können.

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