Large Language Models markieren einen fundamentalen Wandel im Software-Engineering. Sie erzeugen nicht nur Texte – sie ermöglichen eine neue Form der Interaktion, des Zugriffs auf Wissen und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Doch zwischen dieser Faszination und einem produktionsreifen Einsatz liegt ein weiter Weg.
Dieses Manuskript richtet sich an Entwicklerinnen, Entwickler und Architekt:innen, die diesen Weg gehen wollen. Es zeigt, wie man LLMs nicht nur nutzt, sondern strukturiert, kontrolliert und verantwortungsvoll in Anwendungen integriert. Im Zentrum steht dabei das Framework LangChain, das sich als praktikabler Standard etabliert hat, um LLM-Funktionalität in modulare und zustandsbehaftete Systeme zu überführen.
Der erste Teil schafft ein technisches Fundament. Er klärt, was LLMs tatsächlich sind – und was nicht. Er beschreibt, wie Tokenisierung funktioniert, warum Halluzinationen kein Randphänomen sind, wie Kosten entstehen und welche Rolle Prompts im Systemdesign spielen.
Der zweite Teil widmet sich LangChain als Werkzeugkasten. Er beschreibt die zentralen Konzepte wie Modelle, Prompts, Chains, Agents, Memory oder Vector Stores und zeigt deren Zusammenspiel anhand realitätsnaher Beispiele. Dabei steht nicht die bloße Anwendung im Vordergrund, sondern das Verständnis: Wie funktionieren diese Bausteine – und welche architektonischen Entscheidungen sind damit verbunden?
Dieses Manuskript ist keine Einführung in künstliche Intelligenz und keine lose Rezeptsammlung. Es ist eine technische Annäherung an ein hochvolatiles, aber zunehmend relevantes Feld. Es will dabei nicht erklären, was möglich ist – sondern zeigen, wie man es stabil, nachvollziehbar und produktionsnah umsetzt.
Der Fokus liegt auf Klarheit, Nachvollziehbarkeit und Entscheidbarkeit. Denn LLMs sind kein Wundermittel – sie sind Werkzeuge. Und wie jedes Werkzeug entfalten sie ihr Potenzial nur im Zusammenspiel mit Architektur, Systemverständnis und pragmatischer Umsetzung.