Rag

Chunking ist der wichtigste unterschätzte Hyperparameter in Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG): Er bestimmt still und leise, was Ihr LLM “sieht”, wie teuer die Verarbeitung wird, und wie viel vom LLM-Kontextfenster pro Antwort verbraucht wird.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Das Selbst-Hosting von LLMs hält Daten, Modelle und Inferenzen unter Ihrer Kontrolle – ein praktischer Weg zur AI Sovereignty für Teams, Unternehmen und Nationen.

Das Python-Ökosystem wird diesen Monat von Claude Skills und AI-Agent-Tools dominiert. Dieser Überblick analysiert die Top-trendenden Python-Repositories auf GitHub.

Die Go-Ökosysteme blühen weiterhin auf, und die Trendliste für diesen Monat ist stark von KI-Agenten-Infrastruktur geprägt. Diese Übersicht analysiert die top trendigen Go-Repositories auf GitHub in diesem Monat.

Cognee ist ein Python-Framework zur Erstellung von Wissensgraphen aus Dokumenten mithilfe von LLMs. Funktioniert es jedoch mit selbstgehosteten Modellen?

Die Wahl des Besten LLM für Cognee erfordert das Ausbalancieren von Graph-Qualität, Halluzinationsraten und Hardware-Beschränkungen.
Cognee leistet sich besonders gut mit größeren, niedrig-halluzinierenden Modellen (32B+) über Ollama, doch mittelgroße Optionen sind für leichtere Systeme geeignet.

Ollamas Python-Bibliothek umfasst nun native Ollama Websuche-Funktionen. Mit nur wenigen Zeilen Code können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web ergänzen, was Halluzinationen reduziert und die Genauigkeit verbessert.

Die Wahl der richtigen Vektordatenbank kann den Erfolg oder Misserfolg Ihrer RAG-Anwendung in Bezug auf Leistung, Kosten und Skalierbarkeit bestimmen. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024–2025 ab.

Mit der Websuche-API von Ollama können Sie lokale LLMs mit Echtzeit-Webinformationen anreichern. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie Websuchefunktionen in Go umsetzen, von einfachen API-Aufrufen bis hin zu vollausgestatteten Such-Agenten.

Das lokale Ausführen von LLMs ist nun auch für Entwickler, Startups und sogar Enterprise-Teams praktikabel.
Doch die Wahl des richtigen Tools – Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere – hängt von Ihren Zielen ab:

Die Demokratisierung der KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama, Mistral und Qwen, die nun proprietäre Modelle herausfordern, können Teams eine leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen – und dabei die Kosten drastisch senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich weit über eine einfache Vektorsimilaritätssuche hinausentwickelt. LongRAG, Self-RAG und GraphRAG repräsentieren den Stand der Technik dieser Fähigkeiten.

Tokenoptimierung ist die entscheidende Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetzehrenden Experimenten unterscheidet.

HTML in Markdown konvertieren ist eine grundlegende Aufgabe in modernen Entwicklungsworkflows, insbesondere wenn Webinhalte für Large Language Models (LLMs), Dokumentationssysteme oder statische Seiten-Generatoren wie Hugo vorbereitet werden. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows Hubs.

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über die verfügbaren Go-SDKs für Ollama und vergleicht deren Funktionsumfang.