LLMs in der Praxis: Top Patterns und Lösungen für nahtlose Integration

Meta hat mit der Llama 4-Familie eine neue Generation von KI-Modellen vorgestellt, die durch zwei wesentliche Innovationen hervorsticht: ein 10-Millionen-Token-Kontextfenster und native Multimodalität. Die Familie besteht aus Scout (109 Milliarden Parameter), Maverick (400 Milliarden Parameter) und dem noch in Entwicklung befindlichen Behemoth (2 Billionen Parameter). Durch die Mixture-of-Experts-Architektur und Unterstützung für 200 Sprachen bieten diese Modelle europäischen Unternehmen eine attraktive Alternative zu proprietären Lösungen. Trotz hoher Hardware-Anforderungen und einiger Lizenzeinschränkungen ermöglichen sie eine souveräne KI-Strategie ohne Vendor Lock-in bei gleichzeitig wettbewerbsfähiger Leistung und Kosteneffizienz.

With the rise of powerful AI models and services, questions come up on how to integrate those into our applications and make reasonable use of them. While other languages like Python already have popular and feature-rich libraries like LangChain, we are missing these in .NET and C#. But there is a new kid on the block that might change this situation. Welcome Semantic Kernel by Microsoft!