Technologie bewegt sich schnell. Hier ist Ihr Spickzettel für den Jargon, der das nächste Jahrzehnt der Softwareentwicklung definiert.
Eine KI-Systemarchitektur, bei der das Modell autonom plant, ausführt, beobachtet und iteriert, um ein komplexes Ziel zu erreichen, anstatt nur auf eine einzelne Eingabe zu antworten.
Eine Technik, die die Ausgabe eines Large Language Models optimiert, indem sie eine autoritative Wissensdatenbank (wie eine Vektordatenbank) außerhalb seiner Trainingsdaten referenziert, bevor eine Antwort generiert wird.
Eine Datenbank, die Daten als hochdimensionale Vektoren (Zahlen) speichert. Sie ermöglicht semantische Suche, sodass KI Daten basierend auf Bedeutung statt exakter Schlüsselwortübereinstimmung finden kann. Beispiele: Pinecone, Weaviate.
Datenverarbeitung näher am physischen Standort des Benutzers (am 'Edge' des Netzwerks) statt in einem zentralen Cloud-Server. Reduziert Latenz für Echtzeitanwendungen.
Benutzeroberflächen, die zur Laufzeit dynamisch von KI basierend auf der spezifischen Absicht und dem Kontext des Benutzers generiert werden, anstatt von Entwicklern statisch festcodiert zu werden.
Der Prozess, bei dem clientseitiges JavaScript an vom Server gerendertes HTML angehängt wird, um es interaktiv zu machen. In modernen Frameworks wie Next.js wird dies über Partial Hydration optimiert.
Eine kryptografische Methode, bei der eine Partei einer anderen beweisen kann, dass sie einen Wert kennt (wie ein Passwort), ohne dabei Informationen preiszugeben, außer der Tatsache, dass sie den Wert kennt.
Ein Architekturstil, bei dem unabhängig lieferbare Frontend-Anwendungen zu einem größeren Ganzen zusammengesetzt werden. Ermöglicht es mehreren Teams, gleichzeitig an verschiedenen Teilen einer UI zu arbeiten.
Eine Migrationsstrategie, bei der ein Legacy-System schrittweise durch ein neues System ersetzt wird. Neue Funktionen werden im neuen System gebaut, und alte Funktionen werden langsam übertragen, bis das Legacy-System obsolet ist.
Eine Softwarearchitektur, bei der eine einzelne Instanz einer Software auf einem Server läuft und mehrere Mandanten (Kunden) bedient, wobei deren Daten logisch statt physisch isoliert werden.
Die Definition zu kennen ist Schritt eins. Es in Ihr Produkt einzubauen ist Schritt zwei. Dabei kommen wir ins Spiel.
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