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Lerne n8n Schritt für Schritt kennen und baue deinen ersten Workflow, der Supportanfragen nach Priorität sortiert. Mit Screenshots und einfachen Testdaten verstehst du, wie Nodes, Expressions und Bedingungen zusammenspielen.
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Technische Artikel über professionelle Softwareentwicklung, Architektur, Python und moderne AI-Systeme.
Lerne n8n Schritt für Schritt kennen und baue deinen ersten Workflow, der Supportanfragen nach Priorität sortiert. Mit Screenshots und einfachen Testdaten verstehst du, wie Nodes, Expressions und Bedingungen zusammenspielen.
Vector Search ist nicht automatisch die beste Retrieval-Strategie für RAG. In einem kleinen Elasticsearch-Experiment vergleichen wir klassische Volltextsuche, semantische Suche und Hybrid Search.
Ein Large Language Model kann Texte erzeugen, Informationen strukturieren und Entscheidungen vorschlagen. Von sich aus kann es jedoch weder einen Kundendatensatz aus einer Datenbank laden noch eine E-Mail versenden oder einen Termin im Kalender anlegen.
KI-Agenten können Tools nutzen, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen. Doch wann ist ein Agent sinnvoller als ein klassischer Workflow?
Wie bringt man einem Sprachmodell internes und aktuelles Unternehmenswissen bei, ohne das Modell neu zu trainieren? RAG verbindet Large Language Models mit externen Wissensquellen und gehört damit zu den wichtigsten Architekturmustern moderner KI-Anwendungen.
Viele Django-Anwendungen laufen lange „einfach so“. Requests kommen rein, Daten werden verarbeitet, Antworten gehen raus. Solange nichts offensichtlich kaputt ist, fühlt sich das System stabil an.
Django war lange ein Framework, mit dem man schnell funktionierende Anwendungen bauen konnte. Ein paar Models, ein paar Views, etwas Template-Code, und schon lief ein Projekt. Diese Denkweise funktioniert heute nur noch eingeschränkt.
Django-Projekte starten oft gleich. Projekt anlegen, Apps erstellen, Models definieren, Views bauen, URLs verdrahten. Das Problem ist nicht die Komplexität, sondern die Wiederholung immer derselben Schritte. Gerade bei neuen Projekten oder Prototypen kostet das unnötig Zeit und Fokus.
In den letzten Jahren sind zahlreiche KI-Tools entstanden, die versprechen, Softwareentwicklung schneller und einfacher zu machen. Viele davon bleiben jedoch auf der Oberfläche und helfen vor allem bei kleinen Code-Snippets oder einfachen Aufgaben.