Da LLMs zunehmend strukturierte Daten ausgeben, haben sich mehrere Paradigmen für die Darstellung dieser Daten in Benutzeroberflächen entwickelt. Dieser Artikel identifiziert fünf unterschiedliche Ansätze: hartcodierte Vorlagen, konfigurierbare Komponenten, schema-gesteuertes Rendering, halbautomatische UI-Generierung und vollständig generatives UI. Jedes Paradigma balanciert Flexibilität, Leistung und Entwicklungsaufwand unterschiedlich. Hartcodierte Vorlagen bieten beispielsweise Einfachheit, aber keine Anpassungsfähigkeit, während generatives UI maximale Flexibilität auf Kosten von Unvorhersehbarkeit und Latenz bietet. Der Autor liefert reale Beispiele und Entscheidungskriterien für die Auswahl des richtigen Paradigmas basierend auf Datenkomplexität, Aktualisierungshäufigkeit und Benutzerinteraktionsanforderungen. Diese Taxonomie ist wertvoll für Teams, die LLM-gestützte Dashboards, Berichtsgeneratoren oder Anwendungen entwickeln, bei denen KI-generierte Daten dynamisch visualisiert werden müssen.
Eine strukturierte Taxonomie von fünf Ansätzen zur Darstellung von LLM-extrahierte Daten in UIs, von hartcodierten Vorlagen bis zu generativem UI, mit praktischer Abwägungsanalyse.