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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.
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.
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.