KKC_0161 | APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr

Dieses Seminar zeigt Ihnen den Weg von einer ersten API-Idee zu einer KI-Funktion, die sich wie ein Produkt anfühlt: verlässlich, nachvollziehbar und betreibbar. Sie starten mit der Frage, welche Use Cases sich für KI-APIs eignen und wie Sie Erfolgskriterien definieren, damit Sie nicht nur eine Demo, sondern einen messbaren Nutzen bauen.

Danach gehen Sie in die Integration: Authentifizierung, Secret-Handling, Key-Rotation sowie Rate Limits und Quotas, damit Kosten und Stabilität planbar bleiben. Im Kern lernen Sie Prompting als Schnittstelle zu verstehen. Sie trennen System- und Developer-Instructions, arbeiten mit Prompt-Templates und versionieren Änderungen.

Ein Schwerpunkt ist die Erzeugung strukturierter Ausgaben, zum Beispiel JSON, inklusive Validierung und sinnvollen Fehlermeldungen. Damit wird KI in Workflows integrierbar statt nur als Textgenerator nutzbar. Anschließend verbinden Sie Wissen über RAG-Grundlagen: Embeddings, Vektorsuche, Chunking und Metadaten. Sie lernen, wie Quellen in Antworten sichtbar werden, um Nachvollziehbarkeit zu erhöhen. Mit Tool-Calling definieren Sie Funktionen, orchestrieren Abläufe und behandeln Fehlerfälle mit Retries und Idempotenz. Abschließend geht es um Streaming, Latenz und UX sowie um Betrieb: Evaluation mit Golden Sets, Schutz vor Prompt Injection, Umgang mit PII, Logging, Tracing, Monitoring und Alerts. So können Sie KI-APIs verantwortungsvoll in reale Anwendungen bringen.

• Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die KI-APIs in Anwendungen integrieren
• IT-Architektinnen und IT-Architekten, die Integrationsmuster und Betrieb absichern
• Product Ownerinnen und Product Owner, die KI-Features planbar liefern wollen
• Engineering Leads, die Qualität, Kosten und Risiken steuern
• Für alle, die aus einer KI-API ein belastbares Produkt-Feature bauen wollen

• Grundverständnis von Web-APIs (HTTP, JSON) und typischen Backend-Abläufen.
• Erste Erfahrung mit Softwareprojekten oder Produktanforderungen ist hilfreich.

• Authentifizierung, Keys und Zugriffsschutz
  • API Keys, OAuth und Service Accounts einordnen
  • Secret-Handling und Rotation
  • Rate Limits, Quotas und Kostenkontrolle
• Prompting, System-Policies und Output-Formate
  • System- und Developer-Instructions sauber trennen
  • Strukturierte Ausgaben (JSON) und Validierung
  • Prompt-Templates und Versionierung
• RAG-Grundlagen: Wissen anbinden statt raten
  • Embeddings und Vektorsuche verstehen
  • Chunking, Metadaten und Quellen
  • Antworten mit Zitaten und Nachvollziehbarkeit
• Tool-Calling und Workflows
  • Funktionen als Tools definieren
  • Fehlerfälle, Retries und Idempotenz
  • Orchestrierung: Sequenzen, Zustände, Übergaben
• Streaming, Latenz und UX
  • Token-Streaming und Abbruchlogik
  • Timeouts, Backoff und Fallbacks
  • UX-Muster für Chat und Formulare
• Qualität, Sicherheit und Betrieb
  • Evaluation: Golden Set, Regression, A/B
  • Prompt Injection, Data Leakage, PII
  • Logging, Tracing, Monitoring und Alerts