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RAG-Agenten
Aktuelle Links, Zusammenfassungen und Marktinformationen zu RAG-Agenten innerhalb von Wissensagenten auf JetztStarten.de.
Building Your First AI Agent with LangChain (Part 2: The Practical Implementation)
In dem Artikel "Building Your First AI Agent with LangChain (Part 2: The Practical Implementation)" wird der Übergang von theoretischen Konzepten zu praktischen Anwendungen im Bereich der KI-Agenten behandelt. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung eines produktionsreifen AI Job Hunter Agenten un
5 Reasons Why RAG Fails in Production.
Im Jahr 2026 setzen viele Teams auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Entwicklung von KI-gestützten Produkten, sehen sich jedoch mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert, die zu Produktionsfehlern führen. Ein zentrales Problem ist die Redundant Retrieval, bei der das System bei jeder An
7 RAG & Agent System Design Questions You Will Face in Every AI Engineer Interview (With Answers)
In der heutigen AI-Engineering-Interviewlandschaft sind grundlegende Kenntnisse über Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentensysteme nicht mehr ausreichend, um sich von anderen Bewerbern abzuheben. Ein Beispiel zeigt, dass ein Bewerber trotz solider Projekte und grundlegenden Verständnisses
How to Build a Production-Grade RAG Pipeline
Der Artikel "How to Build a Production-Grade RAG Pipeline" behandelt die Technik der Retrieval-augmented Generation (RAG), die es ermöglicht, die Antworten von großen Sprachmodellen (LLMs) durch das Abrufen relevanter Informationen aus externen Datenquellen zu optimieren. Dabei werden große Informat
I Built an AI That Catches Its Own Lies Before Answering You — Here’s the Corrective RAG Loop That…
In dem Artikel wird ein neuartiges KI-System namens "Corrective Agentic RAG" vorgestellt, das in der Lage ist, eigene Fehlinformationen zu erkennen und vor der Beantwortung zu korrigieren. Dieses System bewertet seine Anfragen, überarbeitet fehlerhafte Informationen und verwirft unbegründete Antwort
A production RAG pipeline for real-world PDFs: structural retrieval, typed answers, cited lines
Der Artikel beschreibt die Entwicklung einer innovativen Produktionspipeline für Retrieval-Augmented Generation (RAG), die speziell für die Verarbeitung realer PDFs, wie einer 45-seitigen Kfz-Versicherungspolice, optimiert ist. Diese Pipeline verbessert die traditionelle RAG-Methode, indem sie PDFs
RAG from Scratch [Part 3]: Chunking — The Decision That Makes or Breaks Your Retrieval
Im Artikel "RAG from Scratch [Part 3]: Chunking — The Decision That Makes or Breaks Your Retrieval" wird das Konzept des Chunkings im Rahmen von Retrieval-Augmented Generation (RAG) behandelt. Der Autor nutzt die Metapher des Lernens für eine Prüfung, um die Bedeutung der Informationsaufteilung zu v
If You Use AI in 2026, You Should Understand These 17 Concepts
Im Jahr 2026 hat sich die Diskussion über Künstliche Intelligenz (KI) erheblich weiterentwickelt, sodass grundlegende Begriffe nicht mehr ausreichen. Komplexe Konzepte wie agentic RAG und Kontextengineering sind in den Vordergrund gerückt, was oft zu Missverständnissen führt. Viele Menschen nicken i
You Don’t Need a Vector DB for Your RAG System — Applied AI #2
Der Artikel "You Don’t Need a Vector DB for Your RAG System — Applied AI #2" behandelt die Methode des Vectorless RAG (Retrieval Augmented Generation), die eine effiziente Informationsbeschaffung aus Dokumenten ermöglicht, ohne auf Vektordatenbanken zurückzugreifen. Diese Methode imitiert die mensch
AI agents are reshaping government. What should leaders know?
AI-Agenten revolutionieren die Regierungsabläufe, indem sie Routineentscheidungen automatisieren und die Effizienz sowie Servicequalität bis 2028 erheblich steigern. Diese Technologien bieten neue Chancen, stellen jedoch auch Herausforderungen in Bezug auf Vertrauen, Governance und menschliche Veran
Vector Database for RAG (The Top 10 to Know in 2026)
Der Artikel "Vector Database for RAG (The Top 10 to Know in 2026)" präsentiert die besten Vektordatenbanken für Retrieval-Augmented Generation im Jahr 2026. Er betont die Bedeutung von Dokumenten-Embeddings, die es ermöglichen, bei Abfragen relevante Informationen effizient abzurufen. Für kleinere P
Beyond the Prompt: Prompt Engineering vs. RAG vs. Retrieval Agents
Der Artikel "Beyond the Prompt: Prompt Engineering vs. RAG vs. Retrieval Agents" beleuchtet die evolutionären Schritte in der Entwicklung von KI-Architekturen zur Unterstützung von Teams beim Aufbau von KI-Funktionen. Zunächst wird das Prompt Engineering vorgestellt, bei dem ein intelligenter Genera
The Complete Guide to Learning Spring AI in 2026
Der Artikel "The Complete Guide to Learning Spring AI in 2026" richtet sich an Java-Entwickler, die lernen möchten, wie sie KI-Funktionen in ihre Anwendungen integrieren können. Spring AI ist ein benutzerfreundliches Framework, das es ermöglicht, KI-gestützte Lösungen zu entwickeln, ohne tiefgehende
Your AI Agent Isn’t Broken. Your Retrieval Is.
Der Artikel "Your AI Agent Isn’t Broken. Your Retrieval Is." beleuchtet die Herausforderungen bei der Entwicklung zuverlässiger KI-Agenten, insbesondere im Bereich der Retrieval-Augmented Generation (RAG). Häufige Probleme wie falsche Antworten und das Ignorieren von Kontext werden auf unzureichende
Why Your RAG System Doesn’t Know What’s in Your PDFs (And How to Fix It)
Der Artikel "Why Your RAG System Doesn’t Know What’s in Your PDFs (And How to Fix It)" behandelt die Herausforderungen bei der Nutzung unstrukturierter Daten aus PDFs, wie Rechnungen und Verträgen, für KI-Systeme. Viele Organisationen vermeiden komplexe Extraktionspipelines, wodurch wichtige Daten u
Modernizing attendance ticketing in SAS Viya using SAS Agentic AI Accelerator
Der Artikel behandelt die Modernisierung der Ticketbearbeitung im User Attendance Center (UAC) durch die SAS Agentic AI Accelerator-Lösung. Diese innovative Lösung implementiert eine orchestrierte AI-Workflow-Architektur, die verschiedene KI-Modelle wie Textanalytik und Retrieval-Augmented Generatio
Choosing the Right Vector Database for RAG and AI Applications
Der Artikel "Choosing the Right Vector Database for RAG and AI Applications" beleuchtet die Bedeutung von Vektordatenbanken für moderne KI-Anwendungen, die hochdimensionale Einbettungen speichern und abrufen. Diese Datenbanken sind entscheidend für die Leistung, Skalierbarkeit und Kosten von Anwendu
Unlocking dependable responses with Gemini Enterprise Agent Platform’s Agentic RAG
Google hat mit dem "agentic RAG" ein innovatives Framework entwickelt, das in Zusammenarbeit zwischen Google Research und Google Cloud entstanden ist. Dieses System verbessert die Verarbeitung komplexer Unternehmensanfragen, indem es diese in mehrere Schritte unterteilt und iterativ nach dem nötigen
Reviving the promise of AI with RAG, data and agentic
Der Artikel "Reviving the promise of AI with RAG, data and agentic" untersucht die Herausforderungen und Chancen der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Versicherungsbranche. Trotz erheblicher Investitionen scheitern viele KI-Projekte häufig an mangelhafter Datenqualität und -management. Anstatt KI
What leaders learn when AI meets reality
Der Artikel "What leaders learn when AI meets reality" thematisiert die Herausforderungen und Chancen für Führungskräfte im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI). Trotz hoher Investitionen scheitern viele KI-Projekte, wobei 95% der GenAI-Piloten laut MIT nicht erfolgreich sind. Besonders in dateni
Your Agentic AI Bill Is a Prompt Engineering Problem in Disguise
Der Artikel "Your Agentic AI Bill Is a Prompt Engineering Problem in Disguise" analysiert die hohen Kosten für Token in agentischen KI-Systemen und identifiziert ineffiziente Prompt-Architekturen als Hauptursache. Anstatt Probleme bei der Datenretrieval oder Embeddings, sind es vor allem das wiederh
Delta-mem 0.12%: memoria para AI agents sin RAG
Delta-mem 0.12% ist eine innovative Technik, die KI-Modellen eine dynamische Arbeitsgedächtnisfunktion hinzufügt, indem sie lediglich 0,12 % zusätzliche Parameter verwendet. Diese Methode verringert die Abhängigkeit von traditionellen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Ansätzen, die oft hohe Laten
The Secret Behind Claude Code’s Retrieval: Why Live Search Fits Better than RAG
Der Artikel „The Secret Behind Claude Code’s Retrieval: Why Live Search Fits Better than RAG“ beschreibt, wie Claude Code die Code-Retrieval-Technologie durch den Einsatz von Live-Suchmethoden revolutioniert. Im Gegensatz zur traditionellen Retrieval-Augmented Generation (RAG) navigiert das Modell d
Implement Graph RAG from Scratch with NetworkX and Claude
Der Artikel behandelt die Implementierung eines Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation) Systems unter Verwendung von NetworkX und Claude. Im Gegensatz zu traditionellen flachen Vektorsuchsystemen, die keine Beziehungen zwischen Entitäten berücksichtigen, ermöglicht Graph RAG die Erstellung eines
The 7 Skills You Need to Build AI Agents That Actually Work in Production
Der Artikel "The 7 Skills You Need to Build AI Agents That Actually Work in Production" beleuchtet die essenziellen Fähigkeiten für die Entwicklung funktionierender KI-Agenten in der Praxis. Die Rolle des "Prompt Engineers" hat sich zu einem umfassenderen Konzept namens "Agent Engineering" weiterent
Why We Stopped Using OpenAI for Our RAG Agents: A 2026 Production Stack Swap
In dem Artikel "Why We Stopped Using OpenAI for Our RAG Agents: A 2026 Production Stack Swap" beschreibt ein Unternehmen die Gründe für den Wechsel von OpenAI zu einem neuen Technologie-Stack für ihre RAG-Agenten. Die Entscheidung wurde durch Bedenken eines Gesundheitskunden zur Datenverarbeitung au
The Real Leap Is Not Better Retrieval. It’s Better Control Over Retrieval.
Der Artikel „The Real Leap Is Not Better Retrieval. It’s Better Control Over Retrieval“ beleuchtet die Fortschritte im Bereich der Retrieval-Augmented Generation (RAG) und argumentiert, dass der Schlüssel zum Erfolg nicht nur in der Verbesserung der Abrufqualität liegt, sondern vor allem in einer be
From Models to Agents: The Missing Layer Between AI and Real Problems
Der Artikel "From Models to Agents: The Missing Layer Between AI and Real Problems" thematisiert den Übergang von der Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle hin zur praktischen Anwendung in realen Systemen, insbesondere durch die Schaffung autonomer KI-Agenten. Ein Beispiel aus der Intensivmedizin
MemPalace Explained: Building Long-Term Memory for AI Agents Beyond RAG
MemPalace ist ein innovatives Gedächtnissystem für KI-Agenten, das die Herausforderungen traditioneller Ansätze, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), überwindet. Moderne KI-Systeme haben oft Schwierigkeiten, frühere Interaktionen zu speichern und zu nutzen, was ihre Fähigkeit einschränkt, histo
Vectorless RAG with PageIndex [+ Implementation]
Der Artikel "Vectorless RAG with PageIndex" behandelt die Implementierung eines neuartigen Ansatzes zur Informationsbeschaffung ohne die Verwendung von Vektoren. Stattdessen wird ein PageIndex verwendet, um relevante Daten effizient zu organisieren und abzurufen. Der Fokus liegt auf der Verbesserung
How Agentic RAG Cut My AI Costs by 66% (And Made It Actually Useful)
In dem Artikel "How Agentic RAG Cut My AI Costs by 66% (And Made It Actually Useful)" wird beschrieben, wie die Implementierung von Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) die Kosten für KI-Anwendungen erheblich senken konnte. Der Autor erläutert, dass durch den Einsatz dieser Technologie die E
DocDancer: One Agent, Two Moves, One PDF Dance Floor for Long-PDF RAG
Der Artikel "DocDancer: One Agent, Two Moves, One PDF Dance Floor for Long-PDF RAG" beschreibt ein innovatives System zur Verarbeitung und Analyse von langen PDF-Dokumenten. Das Konzept von DocDancer basiert auf der Verwendung eines einzelnen Agenten, der in der Lage ist, zwei verschiedene Bewegunge
From Candidate Retrieval to Fine-Grained Ranking (Part 3)
In "From Candidate Retrieval to Fine-Grained Ranking (Part 3)" wird der Prozess der Informationsbeschaffung und -bewertung in Suchsystemen behandelt. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Methoden, die von der ersten Kandidatenauswahl bis hin zur präzisen Rangordnung von Ergebnissen reichen. Es we
How to Build Agentic RAG with Hybrid Search
Der Artikel "How to Build Agentic RAG with Hybrid Search" behandelt die Entwicklung eines agentischen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems unter Verwendung hybrider Suchmethoden. Es wird erläutert, wie solche Systeme durch die Kombination von traditionellen Suchtechniken und modernen KI-gest
NLU vs RAG for Chatbot Systems
In dem Artikel "NLU vs RAG for Chatbot Systems" wird die Debatte zwischen Natural Language Understanding (NLU) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der Entwicklung von Chatbots beleuchtet. NLU konzentriert sich auf das Verständnis und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Benutzeranfragen
Implementing Agentic RAG on Azure From Hand-Coded Code to Ready-to-Use Solutions
Die Implementierung von Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) auf Azure zielt darauf ab, den Übergang von handcodierten Lösungen zu einsatzbereiten Anwendungen zu erleichtern. Der Prozess umfasst die Integration von KI-gestützten Retrieval-Mechanismen, die es ermöglichen, relevante Informatio
4 Vectorless RAG Approaches — And Why Vector-Based RAG Fails ( A 2026 Guide )
In dem Artikel "4 Vectorless RAG Approaches — And Why Vector-Based RAG Fails" aus dem Jahr 2026 werden vier innovative Ansätze zur Retrieval-Augmented Generation (RAG) vorgestellt, die ohne Vektoren auskommen. Der Autor argumentiert, dass vektorbasierte RAG-Methoden in ihrer Effizienz und Genauigkei
Prod Scale Visual Document Retrieval with ColModernVBERT and Qdrant for VLMs
Die Arbeit mit dem Titel "Prod Scale Visual Document Retrieval with ColModernVBERT and Qdrant for VLMs" beschäftigt sich mit der effizienten Retrieval-Technologie für visuelle Dokumente in großem Maßstab. Sie kombiniert das ColModernVBERT-Modell, das speziell für die Verarbeitung visueller Informati
What SFT, DPO, RLHF, and RAG Actually Do in an AI Agent
In dem Artikel "What SFT, DPO, RLHF, and RAG Actually Do in an AI Agent" werden verschiedene Schlüsseltechnologien und -methoden erläutert, die zur Entwicklung und Optimierung von KI-Agenten beitragen. SFT (Supervised Fine-Tuning) bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein KI-Modell durch überwachte
From Candidate Retrieval to Fine-Grained Ranking (Part 1)
Der Artikel "From Candidate Retrieval to Fine-Grained Ranking (Part 1)" behandelt den Prozess der Informationsbeschaffung und -bewertung in Suchmaschinen und Empfehlungssystemen. Zunächst wird die Bedeutung der Kandidatenretrieval-Phase hervorgehoben, in der relevante Dokumente oder Elemente aus ein
Vectorless RAG: Your RAG Pipeline Doesn’t Need a Vector Database
Der Artikel "Vectorless RAG: Your RAG Pipeline Doesn’t Need a Vector Database" thematisiert die Herausforderungen und Alternativen in der Retrieval-Augmented Generation (RAG). Traditionell erfordert RAG den Einsatz von Vektordatenbanken, um relevante Informationen effizient abzurufen. Der Autor argu
Agentic RAG & Semantic Caching: Building Smarter Enterprise Knowledge Systems
Der Artikel "Agentic RAG & Semantic Caching: Building Smarter Enterprise Knowledge Systems" behandelt innovative Ansätze zur Verbesserung von Wissensmanagementsystemen in Unternehmen. Im Mittelpunkt stehen die Konzepte des agentischen Retrieval-Augmented Generation (RAG) und des semantischen Caching
You probably don’t need a Vector Database (Yet) for your RAG
Der Artikel mit dem Titel "You probably don’t need a Vector Database (Yet) for your RAG" diskutiert die Notwendigkeit von Vektordatenbanken im Kontext von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Autor argumentiert, dass viele Unternehmen und Entwickler möglicherweise noch nicht bereit sind, in kom
Cog-RAG: Giving RAG a Brain That Thinks Before It Retrieves
Der Artikel "Cog-RAG: Giving RAG a Brain That Thinks Before It Retrieves" behandelt die Weiterentwicklung des Retrieval-Augmented Generation (RAG) Modells, indem es mit kognitiven Fähigkeiten ausgestattet wird. Das Ziel ist es, die Effizienz und Genauigkeit von Informationsabruf und -verarbeitung zu
From Chunks to Connections: The Intuitive Guide to Graph RAG
"From Chunks to Connections: The Intuitive Guide to Graph RAG" bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Anwendungen von Graph Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Fokus liegt darauf, wie Informationen in Form von "Chunks" (Datenfragmenten) in ein Netzwerk von Verbindungen umgewande
The missing layer in today’s agent stacks
Der Artikel „The missing layer in today’s agent stacks“ beleuchtet die Notwendigkeit eines operativen Gedächtnisses für KI-Agenten in betrieblichen Umgebungen, wo Zuverlässigkeit und Effizienz von zentraler Bedeutung sind. Während herkömmliche Gedächtnismodelle oft auf persönliche Assistenz fokussie