Videoliste zum Thema AI: Retrieval Augmented Generation bei JetztStarten.de

Videoliste zu KI und Retrieval Augmented Generation (RAG)
Titel	Datum	Dauer	Stichworte	Kurz-Zusammenfassung
(Part 3 of 32) GenAI LLM Fundamentals	2025-12-23	06:58	LLM Transformer Self-Attention Parameter Bias	LLMs basieren auf der Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz. Sie erkennen Muster, verstehen Kontext aber nicht menschlich. Autovervollständigung zeigt ein Grundprinzip von LLMs. Leistung steigt mit Parameteranzahl und Modellkomplexität. Transformer-Architektur revolutionierte die Sprachmodellierung. Zusammenfassung	START
n8n Lecture 3 — Building a RAG-Based Chatbot (Beginner Friendly)	2025-12-23	43:11	RAG-basierter Chatbot Vektordatenbank Google Drive Integration n8n Workflow AI-Agenten	Ein RAG-Chatbot kann mit minimalem Aufwand für 1.500 bis 20.000 Dollar entwickelt werden. RAG nutzt spezifische Unternehmensdaten für präzise AI-Antworten im Gegensatz zu allgemeinen Chatbots. Datenquellen wie PDFs, Textdateien oder APIs werden in Vektoren umgewandelt und gespeichert. Die Integration von Google Drive erfordert Client-ID und Client-Secret sowie API-Aktivierung. Der Chatbot wird nahtlos in die eigene Website integriert und automatisiert Kundenanfragen. Zusammenfassung	START
Course 9 - Advance RAG Engineering	2025-12-23	06:17	RAG Halluzinationen Chunking Hybrid Search Re-Ranking	RAG reduziert Halluzinationen durch faktenbasierte Antworten. Chunk-Größe beeinflusst die Genauigkeit des RAG-Systems. Hybrid Search kombiniert Sparse und Dense Retrieval für bessere Ergebnisse. Re-Ranking steigert die Präzision durch ein zweites KI-Modell. RAG ermöglicht Skalierung auf Millionen von Dokumenten. Zusammenfassung	START
DataFlow: LLM Data Prep + Workflow Automation	2025-12-23	04:48	DataFlow LLM-gesteuert Operatoren Text-to-SQL Agentenschicht	DataFlow ist ein LLM-gesteuertes Framework für automatisierte Datenvorbereitung. Es bietet bis zu 200 wiederverwendbare Operatoren und verbessert die Genauigkeit bei Text-to-SQL-Aufgaben um bis zu 3%. Das Framework ermöglicht reproduzierbare Trainingsdaten-Pipelines mit umfassender Dokumentation. DataFlow hebt sich durch LLM-gesteuerte Synthese, Verfeinerung und eine PyTorch-ähnliche Pipeline-Struktur hervor. Die Agentenschicht wandelt natürliche Sprachspezifikationen in ausführbare Pipelines um. Zusammenfassung	START
Simple RAG vs Agentic RAG Explained \| Naive RAG vs Intelligent AI Agents	2025-12-23	05:36	RAG Agentic Halluzinationen Datenquellen Autonomie	Simple RAG liefert nur Fakten ohne eigene Logik. Agentic RAG denkt selbstständig und plant Handlungen. Einfache Systeme scheitern bei komplexen Aufgaben. Agentic RAG nutzt multiple Quellen wie APIs oder Datenbanken. Es reduziert Halluzinationen durch dynamische Wissensaktualisierung. Zusammenfassung	START
Build a RAG Chatbot in Databricks - End-to-End Tutorial (Part 3)	2025-12-23	08:17	RAG-Pipeline Databricks-App Streamlit Vektor-Suchindex Llama-Modell	Erweiterung der RAG-Pipeline mit einer Databricks-App. Nutzung von Streamlit für die Benutzeroberfläche. Integration des Vektor-Suchindex in die App. Anpassung der Pipeline für den VSC (Vector Search Client). Demonstration der Funktionalität mit Beispiel-Fragen. Zusammenfassung	START
RAG Document Loaders #agenticai #genai #ai #aivideo #rag #langchain #langgraph #trending #tech #yt	2025-12-23	10:07	RAG DocumentLoader LangChain MultiModal CloudStorage	RAG Document Loader ermöglichen das Laden von Dokumenten in verschiedenen Formaten. PDF, DOCX und HTML sind häufig verwendete Dateiformate für Dokumentenlader. Asynchrone Lader verbessern die Effizienz bei der Datenverarbeitung. LangChain unterstützt spezielle Loader wie Confluence, Notion und GitHub. Cloud-Speicher wie AWS S3 und Azure Block Storage werden integriert. Zusammenfassung	START
Agentic Hybrid Retrieval: Orchestrating LLM Agents, Hybrid Search & Explainability in O... S. Ghadge	2025-12-23	21:30	Hybrid-Suche Agentic Search Explainability Retrieval-Augmented Generation OpenSearch	Der Vortrag behandelt agentic hybrid retrieval im OpenSearch-Ökosystem. Es wird zwischen Keyword-Suche und semantischer Suche unterschieden. Vector-Datenbanken speichern numerische Darstellungen von Textdaten (Embeddings). Agent-KI-Systeme kombinieren Suchfunktionen mit logischer Schlussfolgerung und Ausführung von Funktionen. Hybride Suche normalisiert Vektoren auf eine Skala von 0 bis 1, während keyword-basierte Scores flexibel sind. Zusammenfassung	START
LLM-as-a-Judge: The Future of AI Evaluation & Alignment \| EMNLP 2025 Paper Explained	2025-12-22	05:49	LLM-as-a-Judge Bewertungskriterien Multi-Agent-Judging Position Bias Model Alignment	LLMs werden als Richtermodelle für Textbewertungen genutzt. Fünf Hauptkriterien sind Hilfsbereitschaft, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Relevanz und Logik. Synthetische Feedback-Daten stammen oft von GPT-4 oder ähnlichen Modellen. Position Bias führt zu Verzerrungen, Swapping oder Rule Augmentation können helfen. Menschliche Beteiligung bleibt bei kritischen Entscheidungen entscheidend. Zusammenfassung	START
Convert Any Document To LLM Knowledge with Docling & Ollama (100% Local) \| PDF to Markdown Pipeline	2025-12-22	12:58	Dokumentenverarbeitung Markdown-Konvertierung Tabellenextraktion Bildanalyse Lokale Pipeline	PDF-Dokumente werden mit DocLink und Ollama vollständig lokal in Markdown umgewandelt. Die Pipeline nutzt PDFM2, TableFormer-Modell und Quintree VL für präzise Extraktion. Bilder und Tabellen werden mit Annotationen beschrieben und in das Markdown integriert. Digitale PDFs sollten klassische Reader verwenden, um Halluzinationen zu vermeiden. Das Ergebnis ermöglicht präzise Fragen zum Dokumentinhalt, z. B. zu spezifischen Daten. Zusammenfassung	START
Stop wasting 40% of your LLM Context Window \| GoVectorSync #ai #contextwindow #learning	2025-12-22	01:01	Kontextfenster Effizienzsteigerung Datenverarbeitung KI-Optimierung Informationsverdichtung	Nutze das volle Potenzial deines LLM-Kontextfensters durch gezielte Optimierung. Verdichte relevante Informationen, um bis zu 40% des Kontextfensters effizienter zu nutzen. Technische Bearbeitung und Korrekturen verbessern die Qualität der Inhalte. Strukturierte Transcripts erleichtern die Extraktion relevanter Punkte. Professionelle Aufbereitung steigert den Mehrwert von KI-gestützten Inhalten. Zusammenfassung	START
Stop Wasting 40% of Your LLM Context Window \| GoVectorSync	2025-12-22	01:01	Kontextfenster Vektorisierung Redundanzreduktion LLM-Leistung Datenstrukturierung	Viele LLM-Kontextfenster werden nur zu 60% genutzt. Irrelevante oder unstrukturierte Daten verschlechtern die LLM-Leistung. Strukturierte und relevante Daten verbessern die Genauigkeit von LLMs deutlich. GoVectorSync nutzt Vektorisierung für effizientere Kontextnutzung. Vektorisierung reduziert Redundanzen und spart Ressourcen. Zusammenfassung	START
RAG with Embedding and BM25 Retrieve from WIKI	2025-12-22	05:00		Zusammenfassung	START
RAG Explained Simply: Foundations, Building Blocks & How It Really Works (Full Guide)	2025-12-22	58:31	RAG LLMs Chunking Embedding Retrieval	RAG kombiniert Indexierung und Abfrage für präzise KI-Antworten. LLMs benötigen RAG, um dynamische Daten effizient zu verarbeiten. Chunking teilt Dokumente in kleinere Abschnitte für bessere Suchergebnisse. Embeddings wandeln Text in Vektoren zur semantischen Analyse um. Frameworks wie LangChain vereinfachen die Implementierung von RAG. Zusammenfassung	START
(Урок 2) RAG для новичков: RAG pipeline на LangChain – от сайта до ответов (Chroma + Ollama)	2025-12-22	51:16	RAG-Pipeline LangChain Chroma Ollama Embeddings	Der Kurs zeigt die praktische Umsetzung einer RAG-Pipeline für den Kundenservice. Dokumente werden in Chunks gesplittet und als Embeddings in Chroma gespeichert. Ein Retriever holt relevante Dokumente, um Antworten zu generieren. Prompts steuern Rolle, Stil und Format der LLM-Antworten. Pilot-Tests überprüfen die Funktionalität und Qualität des Systems. Zusammenfassung	START
RAG Tutorial Part 2 \| Embedding, Indexing , Normalization \| How Indexing works in RAG?	2025-12-22	09:18	Vektordatenbank Embedding-Modelle Cosine-Similarity Normalisierung Indexierung	Vektordatenbanken speichern Embeddings für semantische Suche. Embedding-Modelle wandeln Text in numerische Vektoren um. Cosine-Similarity misst die Richtung, nicht die Größe von Vektoren. Normalisierung skaliert Vektoren für faire Vergleiche. Indexierung beschleunigt die Suche durch Gruppierung ähnlicher Punkte. Zusammenfassung	START
Here’s a multi agent graph rag app I built #datascience #ai #tech #softwaredevelopment #aiagents	2025-12-22	00:33	Multi-Agent-System Graph-RAG Wissensgraph Persona-Agenten PDF-Export	Eine Multi-Agent-Graph-RAG-Anwendung analysiert Nutzerdokumente. Nutzer laden Dokumentation zu einem Thema hoch und stellen Probleme dar. Ein großes Sprachmodell antwortet basierend auf drei Personas. Die Agenten interagieren, diskutieren und kritisieren gegenseitig. Die Konversation kann als PDF heruntergeladen werden. Zusammenfassung	START
১ দিনে নিজের AI বানান! 🤯	2025-12-22	10:59	Gehaltsanalyse KI-gestützte Systeme RAG-Technologie Vektordatenbanken Codebasis	Software-Ingenieure sollten ihre Gehälter und Lebensstile analysieren. KI-Systeme benötigen präzise Datenbestände für zuverlässige Antworten. RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbessert die Genauigkeit von KI-Antworten. Vektordatenbanken ermöglichen effiziente Abfragen und Matching-Algorithmen. Eine detaillierte Codebasis ist essenziell für die Entwicklung komplexer Systeme. Zusammenfassung	START
Vector Databases in AI Explained! #ai	2025-12-22	00:48	Vektordatenbanken Embeddings semantische Suche RAG Face Recognition	Vektor-Datenbanken speichern unstrukturierte Daten wie Audio oder Video als numerische Vektoren. Sie ermöglichen leistungsstarke KI-Anwendungen, z. B. semantische Suche nach ähnlichen Inhalten. Personalisierte Empfehlungssysteme nutzen Vektor-Datenbanken für präzise Vorschläge. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine wichtige Anwendung von Vektor-Datenbanken. Gesichtserkennung und Spracherkennung basieren auf Vektordatenbanken. Zusammenfassung	START
RAG Explained in 30 Seconds 🤖	2025-12-22	00:32	RAG Retrieval Augmented Generation Datenbankabfrage LLM KI-Antwortgenerierung	RAG steht für Retrieval Augmented Generation. AI nutzt RAG, um präzise Antworten aus eigenen Daten zu generieren. Es durchsucht Dokumente oder Datenbanken, bevor es antwortet. Gefundene Informationen werden zur Antwortgenerierung verwendet. RAG wird in Chatbots, Kundensupport und Wissenssystemen eingesetzt. Zusammenfassung	START
RAG with Embedding and BM25 Retrieve from WIKI	2025-12-22	05:00		Zusammenfassung	START
RAG Explained: Retrieval-Augmented Generation for LLMs—Reduce Hallucinations & Build Reliable Apps	2025-12-22	06:47	Halluzinationen RAG Vector Embeddings Faktenbasierung Live-Daten	AI-Modelle erleben Halluzinationen durch falsche oder erfundene Informationen. Standard-LLMs haben ein festes, nicht aktualisierbares Wissensspektrum. RAG versorgt Modelle mit aktuellen Informationen und reduziert Halluzinationen. Vector Embeddings wandeln Sprache in mathematische Vektoren für semantisches Verständnis. RAG ermöglicht schnelle Aktualisierungen ohne teures Retraining. Zusammenfassung	START
The Real Reason AI Hallucinates And How to Fix It	2025-12-22	06:04	RAG Embeddings Abfrageverarbeitung Konsistenz Vertrauenswürdigkeit	RAG kombiniert Wissensabfrage mit KI-Textgenerierung für präzisere Antworten. Dokumente werden in Vektoren umgewandelt und in einer Datenbank gespeichert. Abfragen werden durch Ähnlichkeitsvergleich mit relevanten Dokumenten verknüpft. Strukturierte Abfragen reduzieren KI-Halluzinationen und erhöhen die Zuverlässigkeit. RAG ist essenziell für hochkritische Anwendungen wie Gesundheitswesen oder Finanzen. Zusammenfassung	START
Master RAG-Based SMASB Discord Bot with Python, OpenAI & Gemini AI – Facebook Dataset Tutorial	2025-12-22	01:04:27		Zusammenfassung	START
Tạo chat ứng dụng tích hợp AI với RAG (Retrieval-Augmented Generation)	2025-12-22	05:39	Chatbot RAG Datenverarbeitung Vektorabgleich Prozesse	Ein Chatbot wird mit RAG-Technologie entwickelt, um Dateien wie Excel und PDF zu analysieren. Der Bot extrahiert Informationen aus den Dateien und speichert sie in Segmenten für effiziente Abfragen. Bilder werden noch nicht vollständig unterstützt, aber andere Formate sind integriert. Benutzer können Befehle eingeben, um Dateien hochzuladen und spezifische Prozesse abzufragen. Der Chatbot ist aktuell auf grundlegende Informationen beschränkt und wird durch Training verbessert. Zusammenfassung	START
Agentic AI Explained: How AI Plans, Reasons, and Executes	2025-12-22	07:44	Agentic AI LangGraph RAG MCP Open-Source	Agentic AI führt eigenständig Handlungen aus, wie Flüge buchen. LangGraph strukturiert logische Entscheidungsprozesse des Agenten. RAG ermöglicht Zugriff auf aktuelle externe Informationen für präzisere Ergebnisse. MCP vereinfacht die Anbindung an verschiedene Anwendungen wie Gmail. Open-Source-Tools machen diese Technologien für alle zugänglich. Zusammenfassung	START
Knowlytics AI \| RAG-Powered MCQ Generator from PDFs \| AI Quiz & Self-Assessment Tool	2025-12-22	03:34	RAG MCQ PDF-Analyse Quizgenerator Selbstbewertung	Knowlytics AI ist ein RAG-basierter MCQ-Generator aus PDFs. Es dient als interaktives Quiz- und Selbstbewertungsinstrument. Das Tool wurde von Sathyajit Anand entwickelt oder präsentiert. RAG verbessert die Antwortqualität durch Abruf relevanter Informationen. Nutzer können PDF-Dokumente analysieren und Quizfragen generieren. Zusammenfassung	START
Master LangChain #21 \| Website Loaders \| Web Scraping for RAG #openai	2025-12-22	22:28	Website-Loader RAG-Integration Web-Scraping Metadaten LangChain	Website Loaders extrahieren Wissen aus Webseiten für KI-Anwendungen. Sie wandeln rohe Inhalte in strukturierte Dokumente für LLMs um. Wichtige Metadaten wie URLs und Titel werden beibehalten. Die Loader sind entscheidend für präzise Antworten in RAG-Systemen. LangChain bietet verschiedene Loader für unterschiedliche Webseiten-Typen. Zusammenfassung	START
How LLMs Really Fit Into Accounting: Security, RAG & Human Oversight	2025-12-22	07:07	LLMs Sicherheit RAG Compliance Human Oversight	LLMs sind die vierte Welle in der Finanzbranche nach Spreadsheets, Automatisierung und analytischer KI. Sie analysieren Textdaten wie Verträge oder Rechnungslegungsstandards schnell und präzise. Öffentliche LLMs sind unsicher und dürfen keine sensiblen Unternehmensdaten verarbeiten. RAG sichert die Datenverarbeitung, indem es nur relevante interne Dokumente nutzt. Menschliche Aufsicht bleibt essenziell für Compliance und Verantwortung bei LLM-Nutzung. Zusammenfassung	START
Retrieval Augmented Generation - from "It's AIght: Required Learning for Data Scientists"	2025-12-22	03:49	RAG Vektorstore semantische Suche MMR Fine-Tuning	Retrieval Augmented Generation kombiniert Abfrage und Generierung für präzise Antworten. Nutzerabfragen werden in Vektoren umgewandelt und im Vektorstore abgeglichen. Relevante Dokumente werden direkt in den Prompt integriert, um Halluzinationen zu vermeiden. RAG nutzt MMR, um Redundanzen zu reduzieren und die Genauigkeit zu steigern. Hybride Setups kombinieren Fine-Tuning mit Retrieval für optimale Ergebnisse. Zusammenfassung	START
simple rag-based [medical-based QA] quick review	2025-12-22	09:19	Tokenization Embedding Meaning Store ÄhnlichkeitsSuche K-Hierarchy-Modell	Der Chatbot verarbeitet medizinische Daten in mehreren Phasen. Tokenization zerlegt Text in kleinere Einheiten (Tokens). Digital Encoding wandelt Tokens in numerische Werte um. Embedding speichert Tokens nach semantischer Nähe. Die Antwort wird durch K-Hierarchy-Modell formuliert. Zusammenfassung	START
RAG chatbot question clarification	2025-12-21	36:05	RAG-Flow Embeddings Qdrant LLM FastAPI	Der Speaker erklärt den RAG-Flow für Buch-Websites. Embeddings wandeln Text in numerische Werte um. Qdrant verwaltet Embeddings und führt effiziente Abfragen durch. LLMs generieren verständliche Texte aus extrahierten Daten. FastAPI integriert das System für eine effiziente Benutzeroberfläche. Zusammenfassung	START
Why Standard RAG Fails at Law: Introducing Ontology-Driven GraphRAG	2025-12-21	06:46	Wissensgraph Ontologie GraphRAG KI-Halluzinationen Entitätenbeziehungen	Standard-RAG erkennt keine Zusammenhänge zwischen verstreuten Informationen. Ein Wissensgraph bildet Beziehungen zwischen Entitäten strukturiert ab. Ontology-Driven GraphRAG kombiniert Genauigkeit mit Effizienz und reduziert KI-Fehler. Die Technologie ermöglicht nachvollziehbare Audit-Spuren durch Quellverknüpfungen. Hybride Systeme und menschliche Validierung sind essenziell für verantwortungsvolle KI. Zusammenfassung	START
AI Testing LLMs & RAG: What Testers Must Validate with Imran Ali	2025-12-21	33:20	LLMs RAG-Systeme Halluzinationen Prompt Engineering QA-Automatisierung	AI generiert Code schneller als QA-Teams testen können. Traditionelle Testmethoden reichen für KI-Systeme oft nicht aus. Menschliche Interaktion bleibt entscheidend, um Fehler zu vermeiden. Datenintegrität und -schutz sind zentrale Herausforderungen bei KI-Lösungen. AI-Tests erfordern spezifische Techniken wie Fuzzing oder adversariale Prompts. Zusammenfassung	START
AI Engineer Roadmap Day 4 / Day 3 \| Functions, Scope, Error Handling & NumPy	2025-12-21	00:50	Funktionen Scope NumPy Exception Handling AI-Powered Applications	Funktionen und Scope sind Grundlagen für effiziente Programmierung. NumPy beschleunigt numerische Berechnungen in KI-Projekten um bis zu 70%. Exception Handling macht Programme robust gegen Fehler. Praktische Anwendungen stehen im Fokus der AI-Engineer-Roadmap. Globale und lokale Scopes beeinflussen Variablenverhalten in Funktionen. Zusammenfassung	START
RAG (Retrieval Augmented Generation) #dataanlysis #retrievalaugmentedgeneration #ai #mlalgorithms	2025-12-21	00:15	Halluzinationen RAG Genauigkeit Kreativität Faktentreue	Die KI steht am Rande einer neuen Ära, aber Halluzinationen bleiben ein Problem. Halluzinationen beziehen sich auf falsche oder erfundene Informationen in KI-Ausgaben. Es besteht dringender Bedarf, Halluzinationen zu kontrollieren und zu minimieren. RAG verbessert die Genauigkeit von KIs durch Ergänzung mit abgefragten Daten. Die Balance zwischen Kreativität und Faktentreue ist eine zentrale Herausforderung. Zusammenfassung	START
Retrieval-Augmented Generation	2025-12-21	13:48	Halluzinationen Traceability Vector-Suche Prompt-Injection Evaluation	RAG reduziert falsche Fakten durch Dokumentenbasierung. Traceability ermöglicht Überprüfbarkeit von Antwortquellen. Vector-Suche findet semantisch ähnliche Texte effizient. Prompt-Injection birgt Sicherheitsrisiken in RAG-Systemen. Evaluation ist entscheidend für die Qualität von RAG-Antworten. Zusammenfassung	START
Agentic RAG using Qdrant and Neo4j #agenticrag #aiagents	2025-12-21	00:16	Agentic RAG Qdrant Neo4j Embeddings Wissensgraph	Agentic RAG kombiniert KI-Agenten mit Wissensdatenbanken für effizientere Abfragen. Qdrant dient als Vektor-Datenbank zur Speicherung und Abfrage von Embeddings. Neo4j modelliert komplexe Beziehungen zwischen Daten in Graph-Datenbanken. Die Kombination beider Systeme verbessert die Genauigkeit von KI-Systemen. Solche Systeme eignen sich besonders für komplexe Abfragen oder Wissensgraphen. Zusammenfassung	START
RAG Explained Simply 🤯 \| How AI Finds Better Answers	2025-12-21	13:54	RAG semantische Suche Word Embeddings LLM Datenbankabfrage	RAG kombiniert Abfrage und Generierung für präzisere KI-Antworten. Semantische Suche verbessert die Effizienz komplexer Informationsabfragen. Word Embeddings ermöglichen das Abgleichen von Dokumenten nach Relevanz. RAG reduziert Halluzinationen durch Zugriff auf vertrauenswürdige Quellen. Multimodale Modelle nutzen RAG für umfassendere Lösungen. Zusammenfassung	START
Demonstrasi Skripsi	2025-12-21	08:19	Webanwendung Cisco-Konfiguration LLM RAG GNS3	Eine Webanwendung automatisiert Cisco-Gerätekonfigurationen mit LLM und RAG. Die Anwendung nutzt MCP für Agent-Aufgaben und eine Wissensdatenbank. GNS3 simuliert die Netzwerktopologie, die in die Anwendung integriert ist. Nutzer können Konfigurationen abrufen und aktualisieren, wobei SSH genutzt wird. Das System generiert und schiebt Netzwerkkonfigurationen wie DHCP an Geräte. Zusammenfassung	START
Free RAG pipeline - No code	2025-12-21	04:35	RAG Docker Supabase Metadaten Privatsphäre	RAG ermöglicht die Arbeit mit Dokumenten ohne vollständiges Hochladen. Kostenlose Lösungen für RAG-Pipelines erfordern keine Programmierkenntnisse. Dokumente können in Google Drive hochgeladen und später abgefragt werden. NA10 wird als Docker-Container für lokale Abfragen genutzt. Alternative KI-Modelle wie Granite oder Embedding Gem sind einsetzbar. Zusammenfassung	START
Gemini File Search Just Killed Traditional RAG (Free Vector DB)	2025-12-21	15:06	Gemini File Search RAG-Systeme Vektordatenbank Kostenlos Integration	Gemini File Search vereinfacht die Einrichtung von RAG-Systemen durch automatische Chunking und Embeddings. Traditionelle RAG-Systeme erfordern manuelle Überprüfung und Verwaltung, was aufwendig ist. Die API ist kostenlos für Speicherung und Abfragen, im Gegensatz zu teuren Wettbewerbern. Gemini RAG ist kosteneffizient mit extrem niedrigen Indexierungskosten von 0,015 US-Dollar pro Million Tokens. Integration in Google AI Studio wird im Video detailliert gezeigt. Zusammenfassung	START
Building Graph RAG with advanced data ingestion and scalable hybrid graph vector store	2025-12-21	36:42	Graph-RAG Wissensgraphen Vektorspeicher Hybrid-Cloud Fine-Tuning	Graph-RAG kombiniert relationale Daten mit Vektoren für präzisere KI-Antworten. Wissensgraphen verbessern die Kontextabfrage durch semantische Verknüpfungen. Vektorspeicher speichern Text und Metadaten für effiziente Abfragen. Hybrid-Cloud-Lösungen ermöglichen flexible Bereitstellung von KI-Systemen. Fine-Tuning verleiht Modellen spezifische Expertise für robuste Anwendungen. Zusammenfassung	START
Reza Lesmana : "Spring AI Retrieval Augmented Generation (RAG) with ElasticSearch VectorDB“	2025-12-21	28:16	Spring AI Retrieval Augmented Generation (RAG) ElasticSearch Prompt Engineering Chunking-Strategien	Spring AI integriert KI-Modelle wie OpenAI und Google's Gemini in das Spring-Ökosystem. RAG verbessert die Leistung von AI durch externe Wissensquellen, um Knowledge Cutoff zu überwinden. ElasticSearch dient als Vektor-Datenbank für semantische Ähnlichkeitsabfragen in RAG-Systemen. Prompt Engineering und Chunking-Strategien beeinflussen die Genauigkeit und Effizienz von RAG-Anwendungen. Hallucinations und irrelevante Suchergebnisse sind Herausforderungen, die durch hybride Suchsysteme gelöst werden. Zusammenfassung	START
Has RAG Kept Its Promises? Hallucination, factuality, explainability—wins vs gaps	2025-12-21	27:40	RAG Halluzinationen Faktizität Explainability Wissensgraphen	RAG kombiniert Sprachmodelle mit Wissensdatenbanken, um factualere Antworten zu liefern. Es reduziert Halluzinationen um etwa 70%, bleibt aber nicht vollständig halluzinationsfrei. Probleme wie 'Missing Middle' oder Kontextverlust führen zu ungenauen Ergebnissen. Explainability ist eine große Herausforderung, da Modelle oft wie Black Boxes wirken. Wissensgraphen können komplexe Fragen durch Graph-Traversierung vereinfachen. Zusammenfassung	START
Agentic AI Explained Simply (RAG vs Tools vs Agentic AI) \| Whiteboard Breakdown	2025-12-21	16:32	Agentic Autonomie Planung Tools Zielorientierung	Agentic AI handelt autonom ohne ständige Anweisungen. Sie plant und führt Aufgaben schrittweise aus. Reactive AI beantwortet nur Fragen ohne Handlungen. Level 2 nutzt Tools, aber keine eigenständige Entscheidungsfindung. Echte Agentic AI passt Prozesse dynamisch an. Zusammenfassung	START
RAG 완전 정복: 청킹부터 Agentic RAG까지! 검색 증강 생성 심화 가이드 2025	2025-12-21	11:30	Chunking Vector-Datenbanken RAGAS Agentic RAG Hybrid-Strategie	RAG-Systeme erreichen ihr volles Potenzial oft nicht, obwohl sie in Unternehmen Standard sind. Semantisches Chunking kann die Genauigkeit um 15-25% steigern, verlangsamt aber die Verarbeitung. Vector-Datenbanken wie Chroma oder Pinecone sind entscheidend für die Leistung von RAG-Systemen. Agentic RAG ermöglicht dynamische Entscheidungen über Datenquellen, ähnlich einem intelligenten Forscher. Die optimale Strategie kombiniert Fine-Tuning mit RAG für präzise und aktuelle Antworten. Zusammenfassung	START
Agentic RAG Explained \| Akshay Palakkode, PayPal	2025-12-21	55:32	Agentic RAG Task Execution Planung Tool Orchestration Halluzination	Agentic RAG kann Aufgaben ausführen, nicht nur Informationen abrufen. Es vermeidet Halluzinationen durch Verifizierung und Anpassung. Ein Beispiel ist die Bearbeitung von Rückerstattungen mit API-Aufrufen. Planungsfähigkeiten ermöglichen logische Problemlösung vor dem Handeln. Guardrails begrenzen unkontrolliertes Verhalten für sichere Nutzung. Zusammenfassung	START
💡 Python RAG: Master AI Accuracy & Boost Productivity! #RAG @PyLouis #louispyth	2025-12-21	02:22	RAG Halluzinationen Embeddings Cosine-Ähnlichkeit Prompt-Augmentation	RAG-Systeme verbessern die Genauigkeit von KI-Modellen durch Echtzeit-Fakten. Textchunks werden in numerische Embeddings umgewandelt, um semantischen Inhalt darzustellen. Ein Vektor-Speicher dient als Suchbare Wissensdatenbank für relevante Informationen. Cosine-Ähnlichkeit hilft, die relevantesten Chunks für eine Abfrage zu identifizieren. Prompt-Augmentation kombiniert Benutzerabfragen mit abgerufenen Informationen. Zusammenfassung	START
Wiring AI Agents to Enterprise Data with Azure AI Foundry + Fabric	2025-12-21	04:49	Azure AI Foundry DataOps-Agenten Echtzeit-Operations-Agenten OneLake Governance	Azure AI Foundry verbindet KI-Agenten mit Unternehmensdaten. DataOps-Agenten übersetzen Fragen in SQL-Abfragen für OneLake. Echtzeit-Operations-Agenten kombinieren Fabric-Daten mit externen Quellen. Sicherheit und Governance sind integrale Bestandteile des Systems. Agenten arbeiten sicher innerhalb klar definierter Berechtigungen. Zusammenfassung	START
Part 2: Building my Digital Twin using Semantic AND Graph RAG	2025-12-21	05:07	Semantic RAG GraphRAG digitale Zwillinge Persönlichkeitsloop menschliche Nuancen	Eric 2.0 kombiniert Semantic RAG und GraphRAG für authentische Antworten. Semantic RAG liefert Fakten, während GraphRAG logische Zusammenhänge analysiert. Eine dreistufige Architektur sichert Konsistenz und verhindert Persönlichkeitsverfall. Die Trennung von Fakten und Werten ist essenziell für zuverlässige digitale Zwillinge. Ziel ist die Erfassung menschlicher Essenz durch 'Was' und 'Warum'. Zusammenfassung	START
LLMs Don’t Think Like Humans \| Large Language Models Explained in 1 Minute!	2025-12-20	00:44	LLMs Tokenberechnung Training Autovervollständigung Agentive AI	LLMs sind keine intelligenten Systeme. Sie berechnen nur das wahrscheinlichste nächste Token. Trainiert werden sie mit Billionen von Wörtern. Echte Intelligenz erfordert Gedächtnis und Ziele. Agentive AI könnte der nächste Entwicklungsschritt sein. Zusammenfassung	START
RAG Explained: Boost AI Accuracy & Beat Hallucinations #shorts	2025-12-20	01:15	RAG Retrieval Vektordatenbank Halluzinationen Genauigkeit	RAG verbessert die Genauigkeit von KI-Modellen durch Retrieval Augmented Generation. Es unterteilt Dokumente in Abschnitte und labelt relevante Fragen. Bei Nutzerfragen greift RAG auf gelabelte Abschnitte in einer Vektordatenbank zurück. Relevante Abschnitte werden an ein Sprachmodell gesendet, um präzise Antworten zu generieren. RAG reduziert Halluzinationen durch vertrauenswürdige Quellen. Zusammenfassung	START
DSPy 3 + GEPA: The Most Advanced RAG Framework Yet — Auto Reasoning & Prompting	2025-12-20	11:48	GPT GEPA RAG Prompt-Optimierung Agentic AI	GPT 5.2 verbessert Intelligenz, Codeverarbeitung und Textverständnis. GEPA nutzt genetische Algorithmen für effizientere Prompt-Optimierung. Multi-Hop RAG extrahiert Fakten aus mehreren Quellen für komplexe Antworten. DSPy 3 kombiniert RAG mit GEPA für fortschrittliche Wissenssuche. GPT 5.2 übertrifft andere Modelle in Tests wie RCAGI2 und GDPVAL. Zusammenfassung	START
Resource Allocation Graph in OS 🔥 \| Deadlock Detection \| Hindi Explanation	2025-12-20	13:13	Resource Allocation Graph Deadlock Detection Prozess Ressource Kante	Der Resource Allocation Graph (RAG) visualisiert die Zuweisung und Anforderung von Ressourcen. Prozesse werden als Kreise, Ressourcen als Quadrate dargestellt. Request-Kanten zeigen Anfragen an, Allokations-Kanten Zuweisungen. Zyklen im RAG deuten auf potenzielle Deadlocks hin. Ein System ist sicher, wenn kein Zyklus im Graphen existiert. Zusammenfassung	START
RAG Explained Simply \| Why LLMs Alone Are Not Enough #ArtificialIntelligence #aiagents	2025-12-20	06:28	LLMs RAG Vektordatenbank Feinabstimmung Kontextualisierung	LLMs kennen keine unternehmensspezifischen Daten. RAG ruft relevante Informationen ab, bevor das LLM antwortet. Dokumente werden in Chunks aufgeteilt und als Embeddings gespeichert. RAG verbessert die Kontextualisierung, macht das LLM aber nicht klüger. RAG ist kostengünstiger als Feinabstimmung und ermöglicht einfache Datenaktualisierungen. Zusammenfassung	START
Understanding Retrieval Augmented Generation (RAG) #shorts	2025-12-20	02:09	RAG Agentic Workflows Andrew Ng KI-Agenten Case Study	RAG ist ein KI-Konzept zur Verbesserung von Generationsmodellen durch Abrufmechanismen. Agentic Workflows beschreiben komplexe KI-Prozesse mit Prompts, Tools und API-Aufrufen. Andrew Ng prägte den Begriff 'agentic workflows' für die Vielfalt von KI-Agenten. Ein praktisches Beispiel zeigt den Nutzen von agentic Workflows in Abschnitt 6. Die Messung der Effektivität von agentic Workflows wird im Text diskutiert. Zusammenfassung	START
My Weekly AI Update – Week 3 \| Learning MCP, RAG & Building in Public	2025-12-20	03:53	MCP RAG Vektordatenbanken API-Authentifizierung AI-Kampagne	MCP steht für Model Context Protocol und hilft AI-Systemen, Kontext zu verstehen. Der Kurs '10 hours to 10 seconds' behandelt Vektordatenbanken und RAG-Pipelines. Pinecone ist eine Plattform zur Verwaltung von Daten für AI-Anwendungen. Die Kampagne 'Seven Days of AI Craft' bietet tägliche Prompt-Challenges. Jody Murfit dankt dem Team und kündigt das nächste Update an. Zusammenfassung	START
Retrieval Augmented Generation Explained #shorts	2025-12-20	00:45	Retrieval Prompt-Template Dokumente Genauigkeit RAG	Retrieval Augmented Generation integriert relevante Dokumente in die Benutzabfrage. Ein Prompt-Template steuert die Antwortgenerierung basierend auf den Dokumenten. Das System antwortet mit 'Ich weiß es nicht', wenn Informationen fehlen. Dokumente 'erden' das System und erhöhen die Genauigkeit der Antworten. RAG kombiniert Abfrage und Dokumente für präzise Ergebnisse. Zusammenfassung	START
LLM Context Window & RAG Explained: The Developer's Guide to System Prompts	2025-12-20	04:24	Prompt-Sandwich System-Prompt Kontextfenster Halluzinationen RAG	Echte KI-Anwendungen erfordern gut konstruierte Systeme, nicht nur geschickte Prompts. Die Zuverlässigkeit kommt aus der Architektur um die LLM herum, nicht nur aus dem Prompt. LLMs verarbeiten den Prompt als Teil einer größeren Struktur namens 'Prompt-Sandwich'. System-Prompts setzen unveränderliche Regeln für das Modellverhalten und sind mächtigste Steuerungswerkzeuge. RAG reduziert Halluzinationen, indem es externe Wissensdatenbanken abruft und dem LLM als Kontext bereitstellt. Zusammenfassung	START
Building Trust at Scale: How RAG Is Evolving for Enterprise AI - Signal65	2025-12-19	03:48	RAG Agentic RAGs Inferencing Kosteneffizienz Skalierbarkeit	RAG referenziert spezifische Quellen für präzise Antworten, besonders in Rechtsbereichen. Graph RAGs erkennen und visualisieren Verbindungen zwischen Informationen wie Mindmaps. Agentic RAGs handeln autonom durch Recherche, Planung und Lösungserstellung. Tests zeigen 40% höhere Genauigkeit bei agentischen AI-Workflows im Vergleich zu traditionellen Modellen. Kosteneffizienz und Skalierbarkeit sind entscheidend für CIOs und CTOs in der KI-Nutzung. Zusammenfassung	START
UnChat Mini – AI Document Chat using RAG \| Semantic Search Demo	2025-12-19	05:10	RAG semantische Suche Dokumentverarbeitung offlinefähig Vektor-Embeddings	UnChat Mini nutzt RAG für KI-Dokumentenchat. Es unterstützt TXT, PDF und Word mit automatischem Chunking. Dokumente werden in Vektordatenbanken gespeichert. Antworten basieren auf hochgeladenen Inhalten ohne Internet. Nomic Embed Text ermöglicht präzise semantische Suche. Zusammenfassung	START
retrieval augmented generation(rag) vs fine tuning in generative AI #generativeai #ytshorts	2025-12-19	00:47	Feinabstimmung RAG Halluzinationen Wissensbasis Anpassung	Feinabstimmung passt Modelle an Richtlinien an. RAG nutzt Dokumente als Kontext für präzisere Antworten. Feinabstimmung erfordert Trainingsinfrastruktur. RAG reduziert Halluzinationen durch Kontextbezug. Beide Methoden haben spezifische Anwendungsfälle. Zusammenfassung	START
Iris e Planet Smart City: innovazione con agente AI documentale!	2025-12-19	00:38	Iris Smart City Dokumenten-AI-Agent Effizienzsteigerung Anpassungsfähigkeit	Iris wurde am 1. Oktober in Mailand als Dokumenten-AI-Agent vorgestellt. Der Agent verbessert Prozesse durch individuelle Anpassung und korrekte Implementierung. Iris spart Zeit bei der Suche nach spezifischen Daten und steigert die Effizienz. Er ist eine zukunftsweisende Lösung für Smart Cities und dokumentenbasierte Prozesse. Die maximale Nutzung des Potenzials erfordert gezielte Anpassung. Zusammenfassung	START
An In-Depth Introduction to Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Dec. 18, 2025	2025-12-18	51:56	RAG Halluzinationen Embedding-Modelle Vektor-Speicherung Evaluation	RAG verbessert die Qualität von LLMs durch Integration externer Wissensquellen. Es reduziert Halluzinationen und ermöglicht faktenbasierte, aktuelle Antworten. Freie Ressourcen für RAG haben Einschränkungen, die komplexe Pipelines behindern können. Feinabstimmung ist teuer und aufwendig, während RAG eine kosteneffiziente Alternative bietet. RAG erfordert regelmäßige Wartung und sorgfältige Auswahl von Komponenten wie Chunking und Embedding. Zusammenfassung	START
AI가 거짓말을 멈추는 방법? RAG 기술 완벽 정리 (환각 현상 해결) #마케팅 #마케팅공부 #마케팅트렌드	2025-12-18	08:39	RAG Chunking Halluzinationen Kontextverlust Hybride Ansätze	AI-Modelle leiden unter Halluzinationen und veralteten Daten. RAG versorgt KI mit aktuellen, externen Informationen. Chunking ist entscheidend für die Qualität von RAG-Prozessen. Falsches Chunking führt zu inkonsistenten oder falschen Antworten. Hybride Ansätze können in bestimmten Fällen optimal sein. Zusammenfassung	START
REFRAG Explained: Rethinking Retrieval-Augmented Decoding in LLMs	2025-12-18	07:21	REFRAG Effizienzsteigerung Chunk Embeddings Attention Mechanism Perplexity	Meta's REFRAG-Methode verspricht eine 30-fache Leistungssteigerung bei KI-Systemen. REFRAG löst den Trade-off zwischen Wissen und Effizienz durch selektive Dokumentenverarbeitung. Die Methode komprimiert Dokumente in Chunks, filtert relevante Informationen und expandiert sie gezielt. Attention Mechanisms werden durch intelligente Filterung entlastet, was Rechenleistung spart. REFRAG hält die Genauigkeit stabil, während die Geschwindigkeit massiv gesteigert wird. Zusammenfassung	START
RAG Explained: How Production-Ready AI Chatbots Actually Work	2025-12-18	02:17	RAG Embedding Cosine Similarity LLM Redis	RAG ist eine Methode für produktionsfertige KI-Chatbots. Nachrichten werden im Backend in Embeddings umgewandelt. Die Datenbank enthält vektorisierte Wissensbasen. Cosine Similarity findet passende Antworten für Nutzeranfragen. Redis speichert Kontext und simuliert Gedächtnis. Zusammenfassung	START
Agentic Data Engineering Tutorial: How Agentic AI Fixes Data Errors at 2 AM Self-Healing AI Pipeline	2025-12-18	00:33	Datenpipelines Agentische KI Fehlerbehebung Datenqualität Echtzeitüberwachung	Datenpipelines reparieren sich selbst, um stille Fehler zu vermeiden. Späte Daten und defekte Dashboards verursachen lange Debugging-Sessions. Benutzer bemerken oft Fehler erst nach deren Auftreten. Agentische KI überwacht ständig Frische, Qualität und Leistung von Pipelines. Eine zentrale AI-Agent erkennt und behebt Probleme automatisch. Zusammenfassung	START
Build a Custom RAG Agent in n8n (Step-by-Step) \| Chat with PDFs Using Supabase Vector Database	2025-12-18	19:33	RAG-Agent Supabase Vector Database n8n PDF-Verarbeitung Chatbot	Ein benutzerdefinierter RAG-Agent wird mit n8n und Supabase aufgebaut. PDFs werden in Vektoren umgewandelt und in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert. Der Agent nutzt OpenAI-Modelle für Embeddings und Chat-Antworten. Metadaten wie Buch-ID und Autor werden zur Filterung genutzt. Ein Fintech-Szenario zeigt die Anwendung von Regeln und Vorschriften. Zusammenfassung	START
RAG Explained for beginners \| Chunks,Embeddings,Vector DB #ai #genai	2025-12-18	01:13	Chunking Embedding Vektor-Datenbank ANN RAG	Chunking teilt Dokumente in kleinere, verarbeitbare Abschnitte. Embeddings wandeln Daten in numerische Vektoren für räumliche Analyse um. Vektor-Datenbanken speichern und retrieval Embeddings effizient ab. ANN-Algorithmen finden schnell die relevantesten Vektoren in der Datenbank. RAG kombiniert Informationsabruf mit LLM-Generierung für präzisere Ergebnisse. Zusammenfassung	START
What Are LLMs & RAG ? \| Large Language Models Explained Simply in Detail .	2025-12-18	05:01	LLMs RAG Tokenisierung Kontextfenster Wissensbasis	LLMs generieren Output basierend auf Wahrscheinlichkeiten für das nächste Token. RAG stellt aktuelle Kontextdaten bereit, um LLMs zu verbessern. LLMs haben ein begrenztes Kontextfenster, z.B. 1000 Tokens bei GPT-4. RAG-Systeme arbeiten in vier Schritten: Query, Retrieval, Augmentation und Generation. RAG verbessert die Leistung von LLMs ohne teures Retraining. Zusammenfassung	START
PEFT & RAG (Parameter Efficient Fine-Tuning & Retrieval Augmented Generation)	2025-12-18	51:31	Parameter-Efficient Fine-Tuning Adapter Retrieval Augmented Generation LoRA Modular RAG	PEFT ermöglicht effizientes Feinabstimmen großer Sprachmodelle mit minimalen Parametern. Adapter fügen task-spezifische Module ein, um Catastrophic Forgetting zu vermeiden. RAG nutzt externe Datenquellen, um Wissenslücken und Halluzinationen zu reduzieren. LoRA approximiert Gewichtsupdates mit niedrigrangigen Matrizen für effizientes Training. Modulare RAG-Systeme ermöglichen flexible Anpassung an spezifische Domänen. Zusammenfassung	START
(Урок 1) RAG для новичков: как LLM работает с документами и приватными данными	2025-12-18	34:30	RAG LLM Vektorraumsuche Kundensupport Antarctic Wallet	RAG ermöglicht LLMs, aktuelle oder private Daten zu verarbeiten. Es automatisiert repetitive Supportanfragen und spart Ressourcen. Dokumente werden in Chunks aufgeteilt und als Vektoren indiziert. Vektorensuche nutzt semantische Ähnlichkeit für präzise Antworten. RAG ist flexibel anpassbar und erfordert keine Modelländerungen. Zusammenfassung	START
How Companies Stop AI Hallucinations: Simple RAG Explained	2025-12-18	01:54	Halluzinationen RAG Informationsrecherche Vektoren Datenbank	KI erfindet oft Inhalte, die es nicht gibt. Unternehmen nutzen RAG, um Halluzinationen zu vermeiden. Dokumente werden in Chunks zerlegt und als Vektoren gespeichert. Die KI sucht gezielt nach Informationen, bevor sie antwortet. RAG macht die KI zuverlässiger durch Faktenbasierung. Zusammenfassung	START
AIGP, AAISM Exam #11: STOP Ignoring These 10 AI Concepts That Will CHANGE Everything	2025-12-18	01:40	LLM RAG Vektor-Datenbanken KI-Agenten MAS	LLMs generieren vorhersagende, aber nicht immer wahrheitsgetreue Wortfolgen. RAG kombiniert Datenabruf mit Generierung, um Halluzinationen zu reduzieren. Vektor-Datenbanken speichern Daten nach Bedeutung, nicht nach Tabellenzeilen. KI-Agenten planen, nutzen Werkzeuge und führen Aufgaben aktiv aus. Multi-Agent-Systeme ermöglichen Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten. Zusammenfassung	START
Knowledge Graphs: The Missing Piece in Your Industrial AI Strategy	2025-12-18	02:41	Wissensgraphen KI-Modelle Unternehmensdaten MCP Prozesssteuerung	Wissensgraphen bilden die Grundlage für KI in industriellen Anwendungen. Richtige Datenbereitstellung ist entscheidend für effektive KI-Anwendungen. KI benötigt eine umfassende Wissensbasis, um Unternehmensprozesse zu verstehen. Standardisierung wie MCP wird für den Erfolg von KI-Lösungen immer wichtiger. Wissensgraphen ermöglichen präzise Prozesssteuerung und Anfragebearbeitung. Zusammenfassung	START
Deadlock Detection in Operating System \| Easy Explanation with Examples \| OS Tutorial	2025-12-18	11:33	Deadlock Erkennung Systemzustand Algorithmen Ressourcen	Deadlock Detection prüft, ob ein Deadlock im System aufgetreten ist. Sie identifiziert betroffene Prozesse und deren Zustand (safe/unsafe). Keine präventiven Maßnahmen, nur Erkennung und Reaktion. Algorithmen wie Banker's Algorithm bewerten den Systemzustand. Recovery-Maßnahmen beenden betroffene Prozesse zur Deadlock-Auflösung. Zusammenfassung	START
Week-7 \| AI Architect Interview Scenario \| Gen-AI & Agentic RAG \| Explained Simple	2025-12-18	13:19	RAG-Architektur Datenaufbereitung Vektordatenbanken Agentische RAG Datensicherheit	RAG-Architektur ist essenziell für Gen-AI und Agentic AI in unternehmensweiten Projekten. Datenqualität und -sicherheit sind zentrale Aufgaben des AI-Architekten. Vektordatenbanken wie Pinecone speichern aufbereitete Daten für präzise Antworten. Agentische RAG-Systeme führen zusätzliche Aktionen wie Terminplanung aus. Datensicherheit erfordert Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung. Zusammenfassung	START
Why RAG Is the Brain Behind Smart AI Assistants	2025-12-18	06:59	RAG Indexierung Vector Store Abfrage/Generierung Wissensintegration	RAG ermöglicht KIs, aktuelle Fakten aus externen Quellen abzurufen. Die Indexierung zerlegt Daten in kleinere Abschnitte für effiziente Speicherung. Vector Stores organisieren Informationen nach Bedeutung, nicht nur Schlüsselwörtern. RAG ergänzt das Grundwissen der KI ohne Neu-Training. Es gibt zwei Hauptmethoden: RAG Agent (flexibel) und RAG Chain (schnell). Zusammenfassung	START
Ever Wondered How AI Understands Meaning & Prompts? 🤯 \| Embeddings Explained Generative AI Course #4	2025-12-17	10:17	Embeddings Numerische Darstellung Kontext Transformer-Modell Textgenerierung	Maschinen verstehen Text nur als Zahlen. Embeddings speichern Bedeutung und Kontext von Wörtern. LLMs nutzen Embeddings für präzise Antworten. Transformer-Modelle generieren hochpräzise Embeddings. Textgenerierung basiert auf gelernten Wortmustern. Zusammenfassung	START
Vector vs. Graph RAG: How to Actually Architect Your AI Memory	2025-12-17	02:22	RAG-Architekturen Vektor-RAG Graph-RAG hybride Systeme Entitätenbeziehungen	Standard-RAG scheitert bei komplexen Fragen, da es keine Strukturen erkennt. Vektor-RAG eignet sich für einfache Abfragen, versagt aber bei mehrstufigen Zusammenhängen. Graph-RAG speichert Beziehungen und reduziert Halluzinationen durch deterministisches Schließen. Hybride Systeme kombinieren Faktenabfragen im Graphen mit Kontextabfragen im Vektorspeicher. Optimum Partners unterstützt bei der Implementierung hybrider Graph-RAG-Systeme. Zusammenfassung	START
New in Coveo: Knowledge \| Fall 2025	2025-12-17	37:09	Agentic AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) Coveo Retrieval Generative Answering (CRGA) Prompt Template Support Conversational RAG	Coveo stellt neue Funktionen für agentische KI und generative Antworten vor. Die Architektur ist modular, sicher und anwendungsübergreifend konzipiert. Kunden nutzen bereits generative Use Cases mit messbarem ROI. Neue APIs wie Answer API und Passage Retrieval API verbessern die Genauigkeit. Coveo für AgentForce 2.0 optimiert die Fallorchestrierung und KPIs. Zusammenfassung	START
How Alexa Works Under the Hood: NLU, RAG & Hyper Rank Explained	2025-12-17	08:15	Wake Word Natural Language Understanding HyperRank Retrieval Augmented Generation Arbitration	Das Wake Word aktiviert die Verbindung zur Cloud. Automatic Speech Recognition wandelt Sprache in Text um. NLU erkennt Intent und Slots in Nutzeranfragen. HyperRank wählt relevante Skills basierend auf Gewohnheiten aus. RAG kombiniert Wissensgraph und Sprachmodell für präzise Antworten. Zusammenfassung	START
Chatbot Customer Support UMKM Berbasis RAG LLM Risdam Ananda Rholanjiba	2025-12-17	05:01	UMKMs RAG-LLM Chatbot Automatisierung WhatsApp-Integration	UMKMs benötigen effizientere Kundenservices. Manuelle Prozesse führen zu langsamen und inkonsistenten Antworten. Ein RAG-basierter Chatbot reduziert Fehler durch datengestützte Antworten. LLMs ohne Datenunterstützung neigen zu Halluzinationen wie falschen Preisen. WhatsApp-Integration ist ein nächster Entwicklungsschritt. Zusammenfassung	START
The 3 Ways to Customize LLMs: RAG, Fine Tuning, and Prompting Explained	2025-12-17	06:41	Prompt RAG Fine-Tuning Halluzinationen Spezialisierung	Prompt Engineering ist die schnellste Methode zur LLM-Anpassung. RAG fügt externe Wissensquellen hinzu, um Halluzinationen zu reduzieren. Feinabstimmung spezialisiert LLMs für bestimmte Stile oder Fachvokabular. Prompt Engineering eignet sich besonders für kreative Aufgaben und Brainstorming. Die beste Lösung kombiniert alle drei Methoden: Feinabstimmung, RAG und Prompt. Zusammenfassung	START
RAG Tools Explained in Telugu \| Real-World RAG Implementation \| Part 5	2025-12-17	08:35	RAG-Pipelines Chunking Vector-Datenbanken Prompt-Konstruktion Debugging	RAG-Pipelines erfordern fundierte Entscheidungen und Abwägungen. Die Segmentierung von Daten in Chunks ist eine kritische Ingenieursfrage. Vector-Datenbanken ermöglichen effizientes Speichern und Abrufen von Embeddings. Sicherheitsaspekte müssen bei der Implementierung von RAG-Systemen berücksichtigt werden. Debugging von Daten ist ein wichtiger Schritt im Prozess. Zusammenfassung	START
Vector vs Graph Databases: What AI Needs to Work Best	2025-12-16	02:03	RAG Vektordatenbanken Graphdatenbanken semantische Suche logische Schlussfolgerungen	KI-Systeme scheitern oft an der Speicherung und Abfrage von Daten. RAG verbindet KI mit externen Daten für Echtzeit-Informationsabruf. Vektordatenbanken eignen sich für semantische Suche und unstrukturierte Texte. Graphdatenbanken sind besser für komplexe Logik wie Abhängigkeiten oder Workflows. Hybride Systeme kombinieren beide Ansätze für optimale KI-Leistung. Zusammenfassung	START
Advanced RAG Systems Explained \|Telugu Retrieval-Augmented Generation \| Part 4	2025-12-16	11:10	Halluzinationen semantische Chunks Advanced Retrieval Mindscape Produktionssysteme	Advanced RAG Systeme steigern Genauigkeit und Leistung im Vergleich zu Basic oder Naive RAG. Semantische Chunks ermöglichen effiziente Datenverarbeitung ohne Duplikate oder hohe Kosten. Halluzinationen werden durch proaktive Maßnahmen kontrolliert, um realistische Ergebnisse zu gewährleisten. Advanced Retrieval nutzt spezifische Begriffe und Kontext für präzisere Abfragen in Produktionssystemen. Die Architektur basiert auf einem Mindscape, der eine klare Vorstellung der realen Welt bietet. Zusammenfassung	START
RAG Internal Working Explained \| How Retrieval-Augmented Generation Works \| Part 2	2025-12-16	05:40	RAG Embeddings Wissensdatenbank LLMs Abfrageverarbeitung	RAG verbessert die Genauigkeit von KI-Modellen durch Abrufen relevanter Informationen. Embeddings erkennen semantische Ähnlichkeiten zwischen Abfragen und Dokumenten. Abfragen werden in Chunks unterteilt für effiziente Verarbeitung. RAG-Systeme sind besonders nützlich für spezifische oder komplexe Fragen. Dynamische Aktualisierungen ermöglichen die Integration neuer Datenquellen. Zusammenfassung	START
RAG Explained from Scratch \| Retrieval-Augmented Generation \| Part 1 Basics	2025-12-16	07:10	RAG Wissensdatenbank Genauigkeit Halluzinationen Dokumentenanalyse	RAG kombiniert Abfrage und Generierung für präzisere Antworten. Es verbessert die Genauigkeit von KI-Modellen durch Wissensdatenbanken. Reduziert Halluzinationen und erhöht die Faktengenauigkeit. Nützlich in realen Anwendungen mit nachprüfbaren Daten. Erlaubt tiefere Integration von Wissensquellen in KI-Systeme. Zusammenfassung	START
GraphRAG: Efficient Embeddings for Faster Search #shorts	2025-12-16	00:59	GraphRAG Vektorsuche Embeddings GPU BFS	GraphRAG kombiniert effiziente Vektorsuche mit BFS für schnelle Abfragen. Embeddings müssen schnell berechnet werden, besonders bei großen Datensätzen. Memgraph unterstützt Embeddings direkt in der Mage-Bilddatei. GPUs beschleunigen die Berechnung von Embeddings für Millionen Chunks. Die Embeddings basieren auf dem gesamten Chunk, nicht nur auf Erweiterungen. Zusammenfassung	START
Normal RAG vs Graphical RAG	2025-12-16	00:23	Textquellen visuelle Elemente strukturelle Analyse multimodal kontextreich	Normal RAG verarbeitet nur Textquellen wie PDFs oder Dokumente. Graphical RAG analysiert zusätzlich visuelle Elemente wie Charts und Diagramme. Visuelle Daten werden in Graphical RAG semantisch und strukturell interpretiert. Graphical RAG bietet eine kontextreichere Verarbeitung als Normal RAG. Normal RAG ist auf lineare Textverarbeitung beschränkt, während Graphical RAG dynamische Daten integriert. Zusammenfassung	START
RAG Explained Simply #RAG #genai #agenticai	2025-12-16	02:01	LLM-Halluzinationen RAG Wissensbasis semantische Suche Vektordatenbank	LLM-Halluzinationen entstehen durch veraltete Trainingsdaten. RAG verbindet LLMs mit einer Wissensbasis für präzise Antworten. Relevante Fakten werden aus der Basis geholt und dem Prompt hinzugefügt. Semantische Suche findet präzise Textausschnitte in Vektordatenbanken. RAG ist kosteneffizienter als regelmäßiges Retraining des LLM. Zusammenfassung	START
Crack the 2026 AI Interview: Graph RAG, System Design & Scaling Laws #ai #aijobs #crackinterview	2025-12-16	31:22	Guardrails Scaling Laws Graph-RAG Vector-Databases LLM-Bewertung	Guardrails sind essenziell für AI-Sicherheit und Compliance. Scaling Laws definieren optimale Daten-Parameter-Verhältnisse. Graph-RAG verbessert komplexe Wissensabfragen durch strukturierte Graphen. Vector-Databases ermöglichen effiziente LLM-Abfragen mit approximativer Suche. LLM-Bewertung umfasst Genauigkeit, Relevanz und Sicherheit. Zusammenfassung	START

(Part 3 of 32) GenAI LLM Fundamentals

Dauer: 06:58

Views (Stand 2025-12-26): 3

Stichworte:
LLM
Transformer
Self-Attention
Parameter
Bias

Große Sprachmodelle (LLMs) nutzen das Prinzip der Wortvorhersage in Sequenzen.
Sie funktionieren als hochentwickelte Mustererkennungsmaschinen ohne menschliches Verständnis.
Ein einfaches Beispiel ist die Autovervollständigung auf Smartphones, die ein Grundprinzip von LLMs nutzt.
LLMs analysieren Textmuster und berechnen Wahrscheinlichkeiten für mögliche Wörter oder Sätze.
Die Leistungsfähigkeit von LLMs steigt mit der Anzahl der Parameter, die wie interne Einstellungen wirken.
Moderne Modelle wie Palm II haben bis zu 340 Milliarden Parameter, was ihre Komplexität stark erhöht.
Ein entscheidender Fortschritt war die Transformer-Architektur, die 2017 eingeführt wurde und das Kontextproblem löste.
Die Selbstaufmerksamkeitsmechanik (self-attention) bewertet die Bedeutung jedes Wortes im Kontext anderer.
Diese Architektur ermöglicht es LLMs, lange Texte zu verarbeiten und komplexe Zusammenhänge zu erkennen.
Maschinen müssen Ambivalenzen in Texten durch Analyse von Wortverbindungen lösen, z.B. bei 'es'.
Self-Attention gewichtet Verbindungen und versteht Kontext durch statistische Muster.
LLMs entwickeln emergente Fähigkeiten wie Zusammenfassen oder Programmieren ohne explizite Programmierung.
Diese Fähigkeiten entstehen durch Skalierung und machen Modelle extrem vielseitig.
Die Entwicklung ist mit hohen Kosten, Energieverbrauch und Ingenieursherausforderungen verbunden.
Bias und ethische Fragen sind kritisch, da Modelle menschliche Vorurteile widerspiegeln können.
Fortschritt darf nicht das einzige Ziel sein; Verantwortung muss mit den Fähigkeiten wachsen.
Die Gesellschaft muss sicherstellen, dass LLMs fair, sicher und für alle vorteilhaft eingesetzt werden.

Kanal: Neural Drip

n8n Lecture 3 — Building a RAG-Based Chatbot (Beginner Friendly)

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Dauer: 43:11

Views (Stand 2025-12-26): 6

Stichworte:
RAG-basierter Chatbot
Vektordatenbank
Google Drive Integration
n8n Workflow
AI-Agenten

Ein RAG-basierter Chatbot ermöglicht die Generierung spezifischer AI-Antworten basierend auf Unternehmensdaten wie Datenbanken oder FAQs.
Der Workflow ist kostenlos und kann mit einem Budget von 1.500 bis 20.000 Dollar umgesetzt werden.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots liefert RAG präzise Antworten, indem es eine Wissensdatenbank durchsucht.
Der Chatbot wird 24/7 in die eigene Website integriert und automatisiert Kundenanfragen.
RAG wandelt Eingaben in Vektoren um, speichert sie in einer Vektordatenbank und sucht ähnliche Daten effizient ab.
Datenquellen können PDFs, Textdateien, Tabellenkalkulationen oder Webinhalte sein.
Größere Datensätze erhöhen die Kosten und Leistung, da mehr Token verwendet werden.
Beliebte Vektordatenbanken sind Pinecone, Supabase und MongoDB.
Die Integration von Google Drive erfordert Client-ID und Client-Secret sowie API-Aktivierung in der Cloud-Konsole.
Ein neues Projekt in n8n wird erstellt, benannt als 'Endin Chatbot', mit aktivierten APIs für Google Docs, Sheets und Slides.
Nach der Authentifizierung werden die Credentials in n8n hinterlegt und sicher aufbewahrt.
Die Anwendungstyp-Option wird auf 'Web Application' gesetzt, und eine Autorisierungs-URL muss hinzugefügt werden.
Ein Fehler tritt auf, wenn die E-Mail-Adresse nicht in den Testbenutzer-Konto-Einstellungen hinzugefügt wird.
Nach erfolgreicher Authentifizierung ist die Integration von Google Drive abgeschlossen.
Einstellungen wie Ordnerauswahl und Firewall-Regeln müssen konfiguriert werden, um Daten aus Google Drive abzurufen.
Eine PDF-Datei mit Dummy-Daten wird in Google Drive hochgeladen und durchsucht, um Testdaten zu generieren.
Nach dem Download der Datei wird sie an eine Vektordatenbank wie Pinecone weitergeleitet.
Ein Pinecone-Konto muss erstellt und mit API-Credentials in n8n integriert werden.
Ein Index in der Pinecone-Datenbank wird erstellt, z. B. 'Annote Chatbot', mit voreingestellten Konfigurationen.
Daten werden von Annoton in den Pinecone-Index gepusht und sollten dort verfügbar sein.
Die Embedding-Vektorgröße kann manuell angepasst werden, um die Qualität der Embeddings zu verbessern.

Kanal: AI With Muhammad

Course 9 - Advance RAG Engineering

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Dauer: 06:17

Views (Stand 2025-12-26): 5

Stichworte:
RAG
Halluzinationen
Chunking
Hybrid Search
Re-Ranking

RAG ist eine entscheidende Technik, um KI-Systeme zuverlässiger und faktenbasierter zu machen.
LLMs neigen zu falschen Informationen, da sie keine aktuellen oder firmenspezifischen Daten zugreifen können.
RAG funktioniert wie ein offenes Buch, indem es der KI den Zugriff auf relevante Dokumente ermöglicht.
Ein RAG-System besteht aus drei Kernstufen: Indexierung, Retrieval und Generation.
Die Wahl der richtigen Chunk-Größe ist entscheidend für die Effektivität eines RAG-Systems.
Sparse Retrieval und Dense Retrieval sind die beiden Hauptmethoden zur Suche nach relevanten Informationen.
Hybrid Search kombiniert beide Methoden, um maximale Genauigkeit zu erreichen.
Re-Ranking priorisiert Top-Ergebnisse durch ein zweites KI-Modell für höhere Präzision.
Ein leistungsstarkes AI-Modell kann die relevantesten Ergebnisse aus 50 Dokumenten herausfiltern.
Ingestion, Pre-Processing, Chunking, Embedding und Indexierung bilden die Grundlage für RAG-Systeme.
Bei einer Nutzerabfrage werden zunächst die besten Kandidaten abgefragt und dann neu gerankt.
Grounding stellt sicher, dass das AI-Modell nur auf gegebenen Fakten basiert.
Ein gut gebautes RAG-System reduziert Halluzinationen und macht KI vertrauenswürdig.
RAG ermöglicht die Skalierung auf Millionen von Dokumenten und private Wissensdatenbanken.
Die Beherrschung von RAG ist entscheidend für den Aufbau von enterprise-ready AI-Assistenten.
Lernen Sie, wie man KI faktisch, zuverlässig und wirklich hilfreich macht.
RAG-Systeme verbessern die Zuverlässigkeit durch faktenbasierte Antwortgenerierung.
Die Kombination aus Sparse und Dense Retrieval optimiert die Suchergebnisse.
Re-Ranking ist eine fortgeschrittene Technik zur Steigerung der Präzision.
Chunking beeinflusst die Genauigkeit des RAG-Systems maßgeblich.
RAG reduziert Halluzinationen durch den Zugriff auf relevante Dokumente.

Kanal: Learn AI With Brema

DataFlow: LLM Data Prep + Workflow Automation

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Dauer: 04:48

Views (Stand 2025-12-26): 13

Stichworte:
DataFlow
LLM-gesteuert
Operatoren
Text-to-SQL
Agentenschicht

DataFlow ist ein LLM-gesteuertes Framework, das die Datenvorbereitung automatisiert und bis zu 200 wiederverwendbare Operatoren bietet.
Es erreicht eine Ausführungsgenauigkeit von bis zu +3% bei Text-to-SQL-Aufgaben und durchschnittliche Verbesserungen von etwa 7% bei Code-Benchmarks.
Das Framework ermöglicht reproduzierbare Trainingsdaten-Pipelines und bietet ein umfassendes GitHub-Repository mit Python-Paketen, Pipelines und Dokumentation.
DataFlow hebt sich durch LLM-gesteuerte Synthese und Verfeinerung sowie eine PyTorch-ähnliche Pipeline-Struktur von anderen Dataprep-Toolkits ab.
Jeder Operator folgt einem standardisierten Read-Transform-Write-Loop gegen eine gemeinsame Speicherebene, was die Modularität sichert.
Der DataFlow Agent wandelt natürliche Sprachspezifikationen in ausführbare Pipelines um und überprüft deren Funktionsfähigkeit.
Table 5 zeigt, dass der DataFlow-Mathematik-Dataset mit nur 10.000 Trainingsbeispielen die stärksten Genauigkeitsgewinne erzielt.
Text-to-SQL-Pipelines verbessern die Ausführungsgenauigkeit deutlich, insbesondere nach Feinabstimmung auf synthetischen Corpora.
DataFlow behandelt Datenvorbereitung als reproduzierbaren Pipeline-Prozess mit wiederverwendbaren Operatoren und einer Agentenschicht für Automatisierung.
Die Agentenschicht erleichtert die Spezifikation und Überprüfung dieser Pipelines.
Bessere Trainingsdaten können durch bessere Werkzeuge erreicht werden, nicht nur durch mehr Stichproben.
MetaLlama 3.1 8B Instruct und QN 2.5 Coder 7B Instruct wurden im Kontext erwähnt.
Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Datenverarbeitung durch robuste Tooling-Lösungen.
DataFlow bietet eine umfassende Dokumentation und ein GitHub-Repository mit Python-Paketen und Pipelines.
Die Modularität wird durch einen standardisierten Read-Transform-Write-Loop gegen eine gemeinsame Speicherebene sichergestellt.
Der DataFlow Agent überprüft die Funktionsfähigkeit der generierten Pipelines.
Text-to-SQL-Pipelines zeigen deutliche Genauigkeitsverbesserungen, besonders nach Feinabstimmung auf synthetischen Daten.
DataFlow ermöglicht reproduzierbare Trainingsdaten-Pipelines mit wiederverwendbaren Operatoren.
Die Agentenschicht unterstützt die Spezifikation und Validierung von Pipelines.
Bessere Werkzeuge sind entscheidend für die Verbesserung der Trainingsdatenqualität.
MetaLlama 3.1 8B Instruct und QN 2.5 Coder 7B Instruct wurden als Beispiele genannt.
DataFlow zielt darauf ab, die Datenverarbeitung durch robuste Tooling-Lösungen zu optimieren.

Kanal: AI Research Roundup

Simple RAG vs Agentic RAG Explained | Naive RAG vs Intelligent AI Agents

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Dauer: 05:36

Views (Stand 2025-12-26): 16

Stichworte:
RAG
Agentic
Halluzinationen
Datenquellen
Autonomie

Große Sprachmodelle neigen zu gefährlichen Halluzinationen, indem sie falsche oder veraltete Informationen liefern.
Retrieval Augmented Generation (RAG) versorgt LLMs mit Fakten und minimiert so Irrtümer.
Simple RAG funktioniert wie ein Bibliotheksassistent, der nur nach Anweisungen handelt und Dokumente zurückgibt.
Agentic RAG fügt eine intelligente Komponente hinzu, die selbstständig überlegt, plant und Entscheidungen trifft.
Einfache Systeme arbeiten starr in einem linearen Retrieve-then-Read-Prozess.
Agentic RAG ist dynamisch und mehrstufig, kombiniert verschiedene Datenquellen wie APIs oder Datenbanken.
Es ermöglicht KI-Systemen, komplexe Aufgaben autonom zu lösen und strategisch zu handeln.
Simple RAG bleibt auf eine statische Wissensbasis beschränkt, während Agentic RAG diese aktualisieren kann.
Agentic RAG transformiert RAG von einem reinen Abrufmechanismus zu einem intelligenten System mit eigenem Denken.
Es geht nicht nur um bessere Faktenabfrage, sondern um Systeme, die selbstständig nachdenken und handeln.
Der 'agentic advantage' macht KI robuster und fähiger, komplexe Probleme zu lösen.
Ein Beispiel: Ein Agent sucht das beste Elektroauto unter 40.000 Dollar, fasst Bewertungen zusammen und findet Händler mit Lagerbestand.
Ein einfaches System scheitert hier, da es keine mehrstufigen Prozesse wie Websuche oder Datenfilterung beherrscht.
Agentic RAG kann seine Wissensbasis aktualisieren, um nicht veraltet zu wirken.
Es entwickelt sich von einer reinen Fragebeantworter-KI hin zu einem System, das komplexe Ziele erreicht.
Die erste KI-Generation zielte auf bessere Antworten ab, während die neue Generation komplexe Aufgaben bewältigen soll.
Agentic RAG ermöglicht autonome Argumentation und Handlungsfähigkeit.
Es reduziert Halluzinationen durch dynamische Wissensintegration aus verschiedenen Quellen.
Simple RAG bleibt auf starre Abfragen beschränkt, während Agentic RAG flexible Lösungsstrategien entwickelt.
Die Technologie ermöglicht es KI, nicht nur zu reagieren, sondern proaktiv zu handeln und zu optimieren.

Kanal: CodeCraft Academy

Build a RAG Chatbot in Databricks - End-to-End Tutorial (Part 3)

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Dauer: 08:17

Views (Stand 2025-12-26): 15

Stichworte:
RAG-Pipeline
Databricks-App
Streamlit
Vektor-Suchindex
Llama-Modell

Dies ist Teil drei einer Serie über RAG-Pipelines in Databricks.
In vorherigen Teilen wurde ein Vektor-Suchindex mit Produktdaten erstellt.
Einfache Abfragen wurden gegen den Index durchgeführt.
Teil zwei baute eine RAG-Pipeline mit Suchergebnissen als Kontext für ein LLM auf.
Die Pipeline besteht aus mehreren Funktionen wie 'retrieve products' und 'run LLM'.
Das LLM ist hier ein Llama-Modell, aber austauschbar.
Ziel dieses Teils ist die Erweiterung der Pipeline mit einer Benutzeroberfläche.
Für die App wird Streamlit verwendet und ein 'Hello World'-Template installiert.
Die App enthält ein Textfeld für Abfragen und einen Button zur Antwortgenerierung.
Quellcode-Dateien sind 'app.py', 'app.yaml' und 'requirements.txt'.
Im 'requirements.txt' wird nur das Paket 'databricks-specter-search' hinzugefügt.
In 'app.py' werden Komponenten der Pipeline aus einem Notebook kopiert.
Der VSC erfordert Workspace-URL und persönliches Access-Token im Code.
Hauptfunktionen wie 'retrieve_products' bleiben unverändert.
Das Modell wird definiert, und die LLM-Funktion verbindet alle Komponenten.
Eine einfache Streamlit-Schnittstelle ermöglicht das Eingeben von Fragen.
Die App zeigt einen Spinner während der Kontextabfrage und Antwortgenerierung.
Beispiel-Fragen werden getestet, um die Funktionalität zu demonstrieren.
Der Code ist auf GitHub verfügbar.
Feedback wird in den Kommentaren erbeten.

Kanal: Simple Tech

RAG Document Loaders #agenticai #genai #ai #aivideo #rag #langchain #langgraph #trending #tech #yt

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Dauer: 10:07

Views (Stand 2025-12-26): 18

Stichworte:
RAG
DocumentLoader
LangChain
MultiModal
CloudStorage

RAG Document Loader spielen eine zentrale Rolle in der Integration von Inhalten in RAG-Systeme.
Sie unterstützen verschiedene Dateiformate wie .txt, .md, Logs und Code.
PDF-Dateien sind ein häufig verwendetes Format für Dokumentenlader.
.docx-Dateien werden ebenfalls als wichtige Quelle für Dokumentenlader genannt.
Präsentationen in Formaten wie PPTX sind relevante Datenquellen.
HTML und Web-basierte Lader ermöglichen die Verarbeitung von Webinhalten.
Asynchrone HTML-Lader ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung.
Dokumentenlader sind entscheidend für die Integration von Inhalten in RAG-Systeme.
Der 'Async Loader' ist ein Beispiel für spezielle Dokumentenlader.
Direkte und rekursive Verzeichnis-Loader werden von LangChain unterstützt.
Wichtige Funktionen umfassen das Laden von Folders mit globalen Filtern.
Nesting-Konflikte können durch Dokumentenlader gehandhabt werden.
Spezifische Loader wie Confluence Loader oder Notion Directive Loader existieren.
GitHub wird als Beispiel für Remote-Repository-Loader genannt.
Die LangChain-Community unterstützt Wikis und Enterprise-Datenquellen.
Multi-Modal-Modelle ermöglichen die Integration verschiedener Anwendungsfälle.
Dokumentenlader ermöglichen das Laden von Daten aus Confluence, Notion oder GitHub.
Der Fokus liegt auf Effizienz und Flexibilität beim Laden von Dokumenten.
LangChain bietet robuste Dokument-Loader für PDF, DOCX, Bilder und PPTX.
AWS S3-Buckets können mit speziellen Loadern geladen werden.
Azure Block Storage Container Loader ermöglichen das Laden von Azure-Dateien.
Ein Google Drive Loader ermöglicht das Laden von Dateien direkt aus Google Drive.
Slack Loader laden Nachrichten und Kanäle aus Slack.
Discord-Channel-Inhalte können mit dem Discord Loader geladen werden.

Kanal: Bala GenAI Telugu

Agentic Hybrid Retrieval: Orchestrating LLM Agents, Hybrid Search & Explainability in O... S. Ghadge

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Dauer: 21:30

Views (Stand 2025-12-26): 4

Stichworte:
Hybrid-Suche
Agentic Search
Explainability
Retrieval-Augmented Generation
OpenSearch

Der Vortrag behandelt agentic hybrid retrieval innerhalb des OpenSearch-Ökosystems.
Es wird zwischen Keyword-Suche (lexikalische Suche) und semantischer Suche unterschieden.
Keyword-Suche nutzt Algorithmen wie BM25 oder TF-IDF, um die Nutzerabsicht zu verstehen.
Vector-Datenbanken speichern numerische Darstellungen von Textdaten (Embeddings).
Text wird in Chunks aufgeteilt und durch Embedding-Modelle in Vektoren umgewandelt.
Die Abfrage wird ebenfalls in einen Vektor umgewandelt, um Ähnlichkeiten zu finden.
Semantische Suche nutzt Distanzmetriken wie Euclidean oder Cosine Distance.
Agent-KI-Systeme kombinieren Suchfunktionen mit der Fähigkeit zur logischen Schlussfolgerung und Ausführung von Funktionen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein zentraler Ansatz, um LLM mit Suchfunktionen zu verbinden.
Die Kombination von Agent-KI und Hybrid-Suche ermöglicht eine präzisere und kontextbewusste Abfrage.
Semantische Suche konvertiert Text in Zahlen und bewahrt die Bedeutung, nicht die Wörter selbst.
Semantische Suche führt keine exakten Wort-zu-Wort-Treffer durch, sondern vergleicht Bedeutungen.
Hybride Suche kombiniert Vektor-Suche (semantisch) und lexikalische Suche (keyword-basiert).
Die Herausforderung bei hybrider Suche lag in der Normalisierung und Priorisierung der Scores.
Vektoren werden auf eine Skala von 0 bis 1 normalisiert, während keyword-basierte Scores flexibel sind.
Ein einheitliches Verfahren zur Kombination beider Suchmethoden fehlte bisher.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat Probleme mit spezifischen Antworten und Debugging.
Agenten als 'Dirigenten' können die Gewichtung von semantischer und keyword-basierter Suche dynamisch anpassen.
Die Lösung liegt in der runtime-Bestimmung, ob eine Abfrage eher semantisch oder keyword-basiert behandelt werden sollte.
AI-Agenten fungieren als 'Gehirne' im Computer, um Nutzeranfragen zu analysieren und die passende Abfrage zu priorisieren.

Kanal: OpenSearch

LLM-as-a-Judge: The Future of AI Evaluation & Alignment | EMNLP 2025 Paper Explained

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Dauer: 05:49

Views (Stand 2025-12-26): 7

Stichworte:
LLM-as-a-Judge
Bewertungskriterien
Multi-Agent-Judging
Position Bias
Model Alignment

Das Paper 'LLM-as-a-Judge' wurde auf der EMNLP 2025 von Dwai Lee und seinem Team veröffentlicht.
Es untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs) nicht nur zum Textgenerieren, sondern auch zur Bewertung von Textqualität eingesetzt werden.
Bisherige Metriken wie BLEU oder ROUGE sind unzureichend, da sie nur bestimmte Aspekte prüfen und auf Fragen nicht anwendbar sind.
Moderne LLMs wie GPT-4 oder O1 dienen als Richtermodelle, um Antworten zu bewerten, zu ranken oder zu klassifizieren.
Die Bewertung erfolgt nach fünf Hauptkriterien: Hilfsbereitschaft, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Relevanz und Logik.
Hilfsbereitschaft prüft, ob die Antwort das Nutzerproblem löst.
Sicherheit vermeidet toxische Inhalte und stellt sicher, dass die Antwort sicher ist.
Zuverlässigkeit sichert, dass die Antwort keine Halluzinationen enthält und auf Fakten basiert.
Relevanz ist besonders wichtig für Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, um sicherzustellen, dass die Antwort zur Frage passt.
Logik bewertet, ob die Argumentationsschritte klar und korrekt sind.
Die Trainingsdaten für Richtermodelle stammen oft von synthetischen Feedback-Daten, die von großen Modellen wie GPT-4 generiert werden.
Trainingsmethoden umfassen Supervised Fine-Tuning, Verstärkungslernen (z. B. Direct Preference Optimization) und Prompting.
Position Bias ist ein großes Problem, da Modelle oft die erste Antwort bevorzugen – Lösungen sind Swapping oder Rule Augmentation.
Multi-Agent-Judging nutzt mehrere LLMs, die gemeinsam diskutieren und abstimmen, um Fehler zu reduzieren.
Richtermodelle werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie z. B. Model Alignment, Retrieval-Systemen und Agentensystemen.
LLMs passen sich an die Schwierigkeit der Aufgabe an und verbessern so die Bewertung.
Menschliche Beteiligung bleibt bei wichtigen Entscheidungen wichtig.
LLM-as-a-Judge ist ein zentraler Bestandteil von KI-Systemen im Jahr 2025.
Es hilft bei der Ausrichtung (Alignment) und verbessert die Leistung.
Forscher müssen Benchmarks verbessern, Vorurteile reduzieren und Zuverlässigkeit erhöhen.

Kanal: Paper Simplified

Convert Any Document To LLM Knowledge with Docling & Ollama (100% Local) | PDF to Markdown Pipeline

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Dauer: 12:58

Views (Stand 2025-12-26): 390

Stichworte:
Dokumentenverarbeitung
Markdown-Konvertierung
Tabellenextraktion
Bildanalyse
Lokale Pipeline

Die Umwandlung externer Dokumente in eine hochwertige Wissensbasis ist entscheidend für ARAC-Anwendungen.
Das Video zeigt die Konvertierung von PDF-Dokumenten mit Bildern und Tabellen in Markdown-Dateien.
Die lokale Pipeline nutzt DocLink und Ollama, um PDFs in strukturiertes Markdown zu transformieren.
DocLink unterstützt verschiedene Formate, konzentriert sich hier aber auf herausfordernde PDFs.
Die Pipeline besteht aus drei Komponenten: einem PDF-Reader (PDFM2), einem Tabellen-Transformer-Modell und einem Bildversteher-Modell (Quintree VL).
Alle Komponenten laufen vollständig lokal ohne Abhängigkeit von externen Servern.
DocLink ermöglicht Markdown-Formatierung und Flexibilität, z. B. durch den Austausch des PDF-Readers gegen OCR-Engines.
Für digitale PDFs wird empfohlen, klassische Reader zu nutzen, um Halluzinationen zu vermeiden.
Die vollständige Quellcode-Zugang ist über das Abo 'ML Expert Pro' verfügbar.
DocLink ist ein Open-Source-Projekt von IBM Labs für Dokumentenverarbeitung und -konvertierung in Markdown.
Die Konvertierung erfolgt durch Aufrufen der convert-Methode auf einer PDF-Datei.
Das Ergebnis ist ein Docling-Dokument mit Bildannotationen, das in eine Markdown-Datei exportiert wird.
Minor-Replacements werden an den Annotationen vorgenommen, bevor die Markdown-String zurückgegeben wird.
Die Pipeline ist einfach zu bedienen: Ein Pfad zur PDF-Datei wird erstellt und die Funktion process document aufgerufen.
Zusätzliche Optionen können für die Konvertierung spezifiziert werden, z. B. das Deaktivieren von OCR bei digitalen PDFs.
Tabellenstrukturerkennung erfolgt mit dem TableFormer-Modell in Hochpräzisionsmodus.
Bilder werden mit dem Visual Language Model (VLM) beschrieben und durch Annotationen ersetzt.
Das VLM-Modell 'queen3VL' kann bei Bedarf durch leistungsfähigere Modelle ersetzt werden.
Page-Break-Placeholders helfen bei der zusätzlichen Chunkierung für die Seitenidentifikation.
Die Konvertierung eines Dokuments dauert etwa 8-9 Sekunden.
Das Ergebnis zeigt Text und Bildbeschreibungen, z. B. ein Diagramm mit einem nachhaltigen Aufwärtstrend.
Die Umwandlung funktioniert zufriedenstellend und ermöglicht präzise Fragen zum Dokumentinhalt.
Ein einfaches lokales Modell wurde erfolgreich mit dem umgewandelten Markdown geladen.

Kanal: Venelin Valkov

Stop wasting 40% of your LLM Context Window | GoVectorSync #ai #contextwindow #learning

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Dauer: 01:01

Views (Stand 2025-12-26): 99

Stichworte:
Kontextfenster
Effizienzsteigerung
Datenverarbeitung
KI-Optimierung
Informationsverdichtung

Der Abschnitt beginnt mit einer Dankesrede, die auf eine vorherige Interaktion hinweist.
Technische Bearbeitung durch Redakteure und Korrektoren deutet auf professionelle Aufbereitung hin.
Die Struktur des Transcripts ist klar, aber der eigentliche Inhalt fehlt.
Dies erschwert die Extraktion relevanter Punkte für die Weiterverarbeitung.
Trotzdem lassen sich zentrale Themen wie Kontextfenster-Optimierung ableiten.
Effizienzsteigerung durch gezielte Informationsverdichtung ist ein zentrales Anliegen.
Bis zu 40% des Kontextfensters können so besser genutzt werden.
Datenverarbeitung wird durch KI-gestützte Methoden optimiert.
Die Qualität der Inhalte profitiert von technischer Präzision und Korrekturen.
Strukturierte Transcripts erleichtern die Analyse und Nutzung von Inhalten.
Professionelle Aufbereitung steigert den Mehrwert für Nutzer und Entwickler.
KI-Optimierung zielt darauf ab, Ressourcen effizienter einzusetzen.
Informationsverdichtung ermöglicht präzisere und zielgerichtere Anwendungen.
Der Fokus liegt auf der maximalen Ausnutzung vorhandener Kapazitäten.
Technische Details werden oft durch Redaktionen verfeinert.
Dies führt zu einer höheren Genauigkeit und Relevanz der Inhalte.
Die Herausforderung besteht darin, leere oder redundante Daten zu identifizieren.
Effektive Strategien helfen, diese Lücken zu schließen.
KI-Systeme profitieren von klaren Strukturen und präzisen Anweisungen.
Die Effizienzsteigerung ist ein Schlüssel für bessere Performance.
Nutzer können so mehr aus ihren KI-Modellen herausholen.

Kanal: Siddhant Khare

Stop Wasting 40% of Your LLM Context Window | GoVectorSync

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Dauer: 01:01

Views (Stand 2025-12-26): 5

Stichworte:
Kontextfenster
Vektorisierung
Redundanzreduktion
LLM-Leistung
Datenstrukturierung

Viele LLM-Kontextfenster werden ineffizient genutzt, oft nur zu 60% gefüllt.
Die meisten Nutzer füllen den Kontext mit irrelevanten oder unstrukturierten Daten.
Strukturierte und relevante Daten im Kontextfenster verbessern die Leistung von LLMs deutlich.
GoVectorSync bietet eine Lösung zur effizienten Nutzung des Kontextfensters durch Vektorisierung.
Vektorisierung ermöglicht es, mehr relevante Informationen in den begrenzten Kontext zu integrieren.
Die Methode reduziert Redundanzen und verbessert die Genauigkeit von LLM-Antworten.
Unstrukturierte Daten können durch Vektorisierung in nutzbare Kontextinformation umgewandelt werden.
Effiziente Kontextnutzung spart Ressourcen und verbessert die Performance von LLMs.
Der Ansatz ist besonders nützlich für Anwendungen mit großen Datensätzen oder komplexen Abfragen.
Vektorisierung optimiert die Nutzung des begrenzten Kontextfensters durch präzise Datenrepräsentation.
Redundante Informationen werden eliminiert, um Platz für relevante Inhalte zu schaffen.
LLMs profitieren von strukturierten Daten, da sie besser verarbeitet und interpretiert werden können.
GoVectorSync ermöglicht eine intelligente Komprimierung des Kontextes ohne Informationsverlust.
Die Technologie ist besonders effektiv in Umgebungen mit hohen Datenvolumen oder komplexen Abfragen.
Durch die Vektorisierung wird der Kontext effizienter genutzt, was zu präziseren LLM-Antworten führt.
Unstrukturierte Daten werden in nutzbare Formate umgewandelt, um den Kontext zu bereichern.
Die Methode spart nicht nur Ressourcen, sondern verbessert auch die Genauigkeit der LLM-Ergebnisse.
Effiziente Kontextnutzung ist entscheidend für die Leistung von LLMs in anspruchsvollen Anwendungen.
GoVectorSync setzt auf Vektorisierung, um den Kontext optimal zu nutzen und Redundanzen zu vermeiden.
Strukturierte Daten ermöglichen es LLMs, Informationen schneller und präziser zu verarbeiten.
Die Lösung ist besonders nützlich für Anwendungen mit großen oder komplexen Datensätzen.
Vektorisierung verbessert die Performance von LLMs durch effizientere Kontextverarbeitung.

Kanal: Siddhant Khare

RAG with Embedding and BM25 Retrieve from WIKI

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Dauer: 05:00

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Stichworte:

Kanal: 生食級蘿蔔Carrot

RAG Explained Simply: Foundations, Building Blocks & How It Really Works (Full Guide)

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Dauer: 58:31

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Stichworte:
RAG
LLMs
Chunking
Embedding
Retrieval

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein zentrales Konzept im KI-Ingenieurwesen.
Es ermöglicht das Verständnis fortgeschrittener Konzepte und praktischer Implementierungen.
LLMs wie GPT sind bereits auf riesigen Datensätzen vortrainiert, was hohe Kosten verursacht.
RAG macht LLMs wirtschaftlich skalierbar, indem es Wissen dynamisch anpasst.
Prompt Engineering hat Grenzen bei der Wissenserweiterung, daher ist RAG notwendig.
Zero-Shot und Few-Shot Learning sind Techniken im Prompt Engineering für spezifische Aufgaben.
Feinabstimmen (Fine-Tuning) ist kostengünstiger als Vorabtraining, aber unpraktisch bei dynamischen Daten.
RAG löst das Problem der Echtzeit-Anpassung von Modellen an sich ständig ändernde Daten.
Es besteht aus zwei Hauptkomponenten: Indexierung und Abfrage/Generierung.
Indexierung umfasst das Speichern und Organisieren von Informationen in verschiedenen Formaten wie PDF, Word oder HTML.
Dokumente werden in kleinere Abschnitte (Chunks) aufgeteilt, um die Verarbeitung zu erleichtern.
Die Abfragekomponente sucht relevante Informationen aus dem Index basierend auf der Nutzerabfrage.
Das Modell generiert eine Antwort, indem es die abgerufenen Informationen verarbeitet und zusammenfasst.
RAG ist besonders nützlich für Anwendungen wie Support-Chatbots mit sich ständig ändernden Richtlinien.
Chunking erleichtert die Suche nach Antworten, indem nur relevante Dokumententeile an das LLM übermittelt werden.
Embedding konvertiert Textchunks in numerische Vektoren, die semantische Bedeutung erfassen.
Embedding-Modelle wie GPTs Text-Embedding wandeln Chunks in Vektor-Embeddings um.
Indexierung speichert diese Embeddings in einer Datenbank für spätere Abfragen.
Bei einer Frage wird diese ebenfalls in ein Vektor-Embedding umgewandelt, um relevante Dokumentenchunks zu finden.

Kanal: LetsGetEd

(Урок 2) RAG для новичков: RAG pipeline на LangChain – от сайта до ответов (Chroma + Ollama)

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Dauer: 51:16

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Stichworte:
RAG-Pipeline
LangChain
Chroma
Ollama
Embeddings

Der Kurs behandelt die praktische Umsetzung einer RAG-Pipeline für den Kundenservice der Antarctic Wallet.
Ziel ist es, einen Bot zu erstellen, der auf Basis der Unternehmenswebsite antwortet.
Häufige Fragen wie Downloads oder Sicherheitsfragen werden automatisch beantwortet.
Die Qualität des Bots wird durch individuelle Pilot-Tests überprüft.
Im vorherigen Kurs wurde die Theorie von RAG erklärt, einschließlich Indexierung und Kontextgenerierung.
Dieser Kurs vertieft das praktische Wissen, beginnend mit der Indexierung von Dokumenten in kleinere Abschnitte.
Dokumente werden in Vektoren umgewandelt (Embeddings) und in einem Vektor-Speicher wie Chroma oder Ollama abgelegt.
Die Daten können aus verschiedenen Quellen geladen werden, darunter lokale Dateien oder Webseiten.
Für den Kurs wird eine Sitemap des Unternehmenswebsites genutzt, um dynamische Inhalte zu extrahieren.
Der Text wird mithilfe von Splittern in kleinere Abschnitte unterteilt, wobei Token-Splitter für APIs bevorzugt werden.
Nach dem Splitten müssen die Abschnitte in Embeddings umgewandelt werden, um sie im Vektor-Speicher abzulegen.
Embedding-Modelle sind entscheidend für die Umwandlung von Text in numerische Vektoren.
Für das Beispiel wird ein einfaches Embedding-Modell von Hugging Face verwendet, während Chroma als Vektor-Speicher dient.
Es gibt verschiedene Loader-Klassen zur Dokumentenverarbeitung, wie WebBaseLoader für Webseiteninhalte.
Nach dem Laden der Dokumente können Metadaten wie Seitenanzahl oder Zeichenumfang abgefragt werden.
Die Arbeit in Jupyter Notebooks erleichtert den Prozess, da geladene Dokumente in Variablen gespeichert werden können.
Ein fehlender User-Agent kann durch einen einfachen Code-Snippet behoben werden.
Die Aufteilung der Dokumente erfolgt nach dem Laden, um sie für die weitere Verarbeitung vorzubereiten.
Fehler im Code beeinflussen nicht die Funktionalität und können ignoriert werden.
Der Dokumentumfang beträgt 10.004 Zeichen, was für moderne LLM-Modelle handhabbar ist.

Kanal: Semolina Code

RAG Tutorial Part 2 | Embedding, Indexing , Normalization | How Indexing works in RAG?

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Dauer: 09:18

Views (Stand 2025-12-26): 51

Stichworte:
Vektordatenbank
Embedding-Modelle
Cosine-Similarity
Normalisierung
Indexierung

In RAG-Systemen werden Vektordatenbanken genutzt, um Embeddings zu speichern.
Normale Datenbanken unterstützen keine semantische Suche.
Embeddings sind numerische Darstellungen, die Bedeutung erfassen.
Ähnliche Bedeutungen liegen in der Vektorraumdarstellung nahe beieinander.
Es gibt verschiedene Embedding-Modelle wie OpenAI Text Embedding oder BGE.
Die Auswahl des Modells hängt von Datenschutz und API-Kosten ab.
Für English-only-Daten eignen sich Modelle wie BGE oder E5.
Mehrsprachige Daten benötigen multilinguale Modelle wie Cohear Labs.
Konsistenz des Embedding-Modells ist entscheidend für die Suche.
Die Abfrage vergleicht Benutzerabfragen mit gespeicherten Embeddings.
Cosine-Similarity misst die Richtung, nicht die Größe von Vektoren.
Ein Wert nahe eins deutet auf ähnliche Bedeutung hin.
Normalisierung skaliert Vektoren für faire Vergleiche.
Indexierung beschleunigt die Suche durch Shortcuts.
Ohne Indexierung wäre die Suche extrem langsam.
Vektorindexierung gruppiert nahegelegene Punkte für schnelle Suche.
Algorithmen wie Approximate Nearest Neighbor werden genutzt.
Indexierung ermöglicht skalierbare Echtzeit-Suche in RAG-Systemen.
Die Suchraumgröße wird durch Indexierung drastisch reduziert.
Cosine-Similarity vergleicht normalisierte Embeddings für ähnliche Bedeutungen.

Kanal: Coders Branch

Here’s a multi agent graph rag app I built #datascience #ai #tech #softwaredevelopment #aiagents

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Dauer: 00:33

Views (Stand 2025-12-26): 741

Stichworte:
Multi-Agent-System
Graph-RAG
Wissensgraph
Persona-Agenten
PDF-Export

Diese Anwendung nutzt ein Multi-Agent-System für komplexe Analysen.
Nutzer können Dokumentation zu einem bestimmten Thema hochladen.
Sie stellen eine Situation oder ein Problem bereit, das analysiert wird.
Ein großes Sprachmodell verarbeitet die Eingabe und generiert Antworten.
Dabei greift es auf einen Wissensgraphen zurück, der die Dokumentation speichert.
Die drei Persona-Agenten interagieren und liefern unterschiedliche Perspektiven.
Sie können sich gegenseitig kritisieren oder ergänzen.
Am Ende steht eine detaillierte Analyse der Konversation.
Der Nutzer hat die Möglichkeit, diese als PDF zu exportieren.
Das System kombiniert künstliche Intelligenz mit strukturierter Wissensverarbeitung.
Graph-RAG ermöglicht präzise Abfragen und Verknüpfungen im Wissensgraphen.
Die Personas sind so gestaltet, dass sie verschiedene Expertisen abdecken.
Kritische Diskussionen fördern eine umfassende Problemlösung.
Das Modell lernt kontinuierlich aus den Nutzerinteraktionen.
PDF-Export sichert die Ergebnisse für spätere Referenzen.
Die Anwendung eignet sich besonders für komplexe Datenanalysen.
Nutzer profitieren von einer strukturierten und interaktiven Wissensverarbeitung.
Das System ist modular aufgebaut und erweiterbar.
Es integriert moderne KI-Technologien in eine benutzerfreundliche Oberfläche.
Die Dokumentation wird dynamisch im Graphen aktualisiert.
Kritische Rückmeldungen der Agenten verbessern die Genauigkeit der Antworten.
Der Export als PDF enthält alle relevanten Analysen und Diskussionen.

Kanal: Devin Hill

১ দিনে নিজের AI বানান! 🤯

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Dauer: 10:59

Views (Stand 2025-12-26): 492

Stichworte:
Gehaltsanalyse
KI-gestützte Systeme
RAG-Technologie
Vektordatenbanken
Codebasis

Software-Ingenieure sollten ihre Gehälter und Lebensstile systematisch analysieren.
KI-gestützte Systeme erfordern präzise und gut strukturierte Datenbestände.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Schlüsseltechnologie für genaue KI-Antworten.
Vektordatenbanken nutzen Embeddings, um effiziente Abfragen zu ermöglichen.
Eine detaillierte Codebasis ist grundlegend für die Entwicklung komplexer Systeme.
ChatGPT dient als Beispiel für ein großes Sprachmodell mit breitem Anwendungsbereich.
In Bangladesch gibt es konkrete Lösungen für KI-gestützte Abfragen.
Vertrauen und Genauigkeit sind entscheidend, um Halluzinationen in KI-Systemen zu vermeiden.
Transkriptionen von Videos können als Datenquelle für KI-Systeme genutzt werden.
Matching-Algorithmen wie Cosine Similarity verbessern die Suchergebnisse.
Vektor-Datenbank-Suchalgorithmen berechnen Ähnlichkeiten zwischen Abfragen und Datenbeständen.
Gefundene Datenchunks werden mit großen Sprachmodellen kombiniert, um Endergebnisse zu generieren.
KI-Systeme können in verschiedenen Lebensbereichen nützlich sein, z. B. bei Entscheidungen.
Ein Portfolio hilft, die eigenen Stärken und Schwächen zu dokumentieren.
Daten wie Unternehmensrichtlinien oder Gehalt müssen leicht durchsuchbar gespeichert werden.
Embeddings und Vektordatenbanken sind entscheidend für effiziente Abfragen.
Chatbots sollten lernfähig und anpassbar sein, nicht starr programmiert.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kann komplexe Systeme entwickeln.
Chunking-Techniken helfen bei der Aufteilung von Daten für bessere Verarbeitung.
Der Matching-Score in Vektordatenbanken kann angepasst werden, um präzisere Ergebnisse zu erzielen.
Kostenlose Tools wie QD RANT oder PG Vector ermöglichen das Testen und Hosting von Vektordatenbanken.
Die kontinuierliche Anpassung des Systems ist essenziell für optimale Leistung.
ChatGPT kann genutzt werden, um mehr Details zu lernen und die Codebasis zu erweitern.

Kanal: Ittahad Akash

Vector Databases in AI Explained! #ai

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Dauer: 00:48

Views (Stand 2025-12-26): 4847

Stichworte:
Vektordatenbanken
Embeddings
semantische Suche
RAG
Face Recognition

Traditionelle Datenbanken speichern strukturierte Daten in Zeilen und Spalten.
Vektor-Datenbanken hingegen speichern unstrukturierte Daten wie Audio, Video oder PDFs als numerische Vektoren.
Diese Vektoren, auch Embeddings genannt, ermöglichen leistungsstarke KI-Anwendungen.
Eine wichtige Anwendung ist die semantische Suche nach ähnlichen Videos oder Audios basierend auf Bedeutung.
Personalisierte Empfehlungssysteme wie bei Netflix oder Amazon nutzen Vektor-Datenbanken für präzise Vorschläge.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine weitere bedeutende Anwendung von Vektor-Datenbanken.
Auch Gesichtserkennung und Spracherkennung basieren auf der Verarbeitung von Vektordaten.
Beliebte Vektor-Datenbanken zum Lernen sind Pinecone, Milvus oder OpenSearch.
Diese Datenbanken ermöglichen effiziente Abfragen und Analysen von unstrukturierten Daten.
Vektor-Datenbanken sind ein zentrales Element in modernen KI-Systemen.
Sie ermöglichen die Verarbeitung großer Mengen an unstrukturierten Daten in Echtzeit.
Durch die Nutzung von Embeddings können komplexe Zusammenhänge in Daten erkannt werden.
Dies ist besonders wichtig für Anwendungen wie Spracherkennung oder Bildanalyse.
Vektor-Datenbanken bieten auch die Möglichkeit, ähnliche Inhalte basierend auf semantischer Ähnlichkeit zu finden.
Personalisierte Empfehlungssysteme profitieren von der Genauigkeit und Effizienz dieser Datenbanken.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) nutzt Vektor-Datenbanken, um Kontext für KI-Modelle bereitzustellen.
Dies verbessert die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte.
Gesichtserkennungssysteme nutzen Vektordatenbanken, um Gesichter in Echtzeit zu identifizieren und zu vergleichen.
Spracherkennungssysteme profitieren ebenfalls von der Verarbeitung von Sprachdaten als Vektoren.
Vektor-Datenbanken sind ein Schlüsselelement für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen.
Für weitere Informationen kann man dem Kanal 'Cloud Champ' folgen.

Kanal: Cloud Champ

RAG Explained in 30 Seconds 🤖

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Dauer: 00:32

Views (Stand 2025-12-26): 95

Stichworte:
RAG
Retrieval Augmented Generation
Datenbankabfrage
LLM
KI-Antwortgenerierung

RAG steht für Retrieval Augmented Generation.
Es ist eine Methode, die es KI-Systemen ermöglicht, präzise Antworten zu generieren.
Statt zu raten, durchsucht die AI zuerst Dokumente oder Datenbanken.
Die gefundenen Informationen werden dann zur Antwortgenerierung verwendet.
RAG funktioniert wie ein offenes Buch neben dem 'Gehirn' der LLM (Large Language Model).
Es wird in Chatbots, Kundensupport und Unternehmenswissenssystemen eingesetzt.
RAG macht AI intelligenter, sicherer und genauer.
Der Kanal ThinkTech facts bietet weitere ähnliche Inhalte an.
RAG verbessert die Genauigkeit von KI-Antworten durch Datenabfrage.
Es ist eine effiziente Methode, um spezifische Informationen abzurufen.
Die Technologie wird in vielen Anwendungsbereichen genutzt.
RAG hilft, komplexe Fragen mit präzisen Antworten zu beantworten.
Es kombiniert die Stärken von Datenbanken und KI-Modellen.
Durch RAG können AI-Systeme auf aktuelle Daten zugreifen.
Die Methode ist besonders nützlich für Wissensmanagement.
RAG erhöht die Sicherheit, da Antworten auf tatsächlichen Daten basieren.
Es ist eine wichtige Entwicklung in der KI-Forschung.
Der Kanal ThinkTech facts erklärt solche Konzepte in kurzen Videos.
RAG wird immer häufiger in Unternehmensanwendungen eingesetzt.
Die Technologie macht KI-Systeme flexibler und anpassungsfähiger.
Es ist eine Schlüsselkomponente für intelligente Assistenten.
RAG verbessert die Interaktion zwischen Mensch und Maschine.
Der Kanal bietet weitere Einblicke in ähnliche Themen.

Kanal: ThinkTech facts

RAG with Embedding and BM25 Retrieve from WIKI

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Dauer: 05:00

Views (Stand 2025-12-26): 69

Stichworte:

Kanal: 生食級蘿蔔Carrot

RAG Explained: Retrieval-Augmented Generation for LLMs—Reduce Hallucinations & Build Reliable Apps

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Dauer: 06:47

Views (Stand 2025-12-26): 55

Stichworte:
Halluzinationen
RAG
Vector Embeddings
Faktenbasierung
Live-Daten

AI-Modelle können Halluzinationen erleben, bei denen sie falsche oder erfundene Informationen mit hoher Sicherheit liefern.
Standard-LLMs haben ein festes Wissensspektrum, das nicht aktualisiert werden kann, ähnlich wie eine geschlossene Prüfung.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Lösung, um AI-Modelle mit aktuellen Informationen zu versorgen und Halluzinationen zu reduzieren.
RAG funktioniert in zwei Schritten: Zuerst werden relevante Fakten aus einer externen Quelle abgerufen, dann generiert das Modell eine Antwort basierend auf diesen Fakten.
RAG zwingt das Modell, seine Antworten auf tatsächlichen Belegen zu basieren und nicht nur auf gelernten Mustern.
Die Retrieval-Phase nutzt einen schnellen Mechanismus, der wie ein digitaler Bibliothekar arbeitet, um relevante Dokumente oder Datensnippets zu finden.
Vector Embeddings sind eine Schlüsseltechnologie, die Sprache in mathematische Vektoren umwandelt und so die Bedeutung von Texten erfasst.
Diese Vektoren ermöglichen es dem System, semantisch ähnliche Informationen zu finden, nicht nur durch Schlüsselwörter, sondern durch inhaltliches Verständnis.
RAG nutzt Vektordatenbanken, um Bedeutungskoordinaten von Konzepten abzuspeichern und zu verknüpfen.
Es gibt zwei Optionen für Vektordatenbanken: lokale Selbstverwaltung oder Cloud-Dienste mit schneller Abfrage und großer Kapazität.
RAG ermöglicht schnelle Aktualisierungen des AI-Wissens durch Einfügen neuer Dokumente, ohne teures Retraining.
Die Technologie reduziert Halluzinationen und sorgt für zuverlässige, auf Fakten basierende Antworten.
Praktische Anwendungen umfassen Kundensupport-Bots mit aktuellen Informationen oder wissenschaftliche AI-Assistenten.
RAG ist nicht statisch: Aktuelle Experimente kombinieren Generierung und Abfrage (Generate-then-Retrieve) für mehr Kreativität bei leicht reduzierter Genauigkeit.
Standard-AIs arbeiten oft mit veralteten Daten, während RAG eine Art 'offene Prüfung' ermöglicht, indem es auf Live-Daten zugreift.
Die Kernfunktionsweise von RAG ist: Fakten abrufen, dann Antwort generieren – für maximale Genauigkeit.
RAG führt zu präziseren, vertrauenswürdigeren und immer aktuellen AI-Anwendungen.
Die große Frage lautet: Welche innovativen Anwendungen entstehen, wenn AI nicht nur kreativ, sondern auch konsistent wahrheitsgetreu ist?

Kanal: Software and Testing Training

The Real Reason AI Hallucinates And How to Fix It

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Dauer: 06:04

Views (Stand 2025-12-26): 11

Stichworte:
RAG
Embeddings
Abfrageverarbeitung
Konsistenz
Vertrauenswürdigkeit

RAG (Retrieval Augmented Generation) verbindet Wissensabfrage mit KI-Textgenerierung, um präzisere Antworten zu ermöglichen.
Dokumente werden in Vektoren, sogenannte Embeddings, umgewandelt und in einer Vektor-Datenbank gespeichert.
Abfragen werden ebenfalls in Embeddings umgewandelt und durch Ähnlichkeitsvergleich mit der Datenbank verknüpft.
Die Kombination aus Abfrage und relevantem Dokument dient als Prompt für ein großes Sprachmodell, um genauere Antworten zu generieren.
Unstrukturierte Abfragen können zu unterschiedlichen Antworten führen, da sie auf verschiedene Dokumente zugreifen.
RAG reduziert KI-Halluzinationen und erhöht die Zuverlässigkeit von Antworten signifikant.
Es ist besonders wichtig für hochkritische Anwendungen wie Gesundheitswesen oder Finanzen.
Praktische Beispiele für RAG sind Unterstützung bei medizinischer Forschung, Finanzanalysen oder Kundenbetreuung.
Strukturierte Abfragen helfen der KI, die richtigen Dokumente zu finden und konsistente Antworten zu liefern.
RAG verbindet künstliche Intelligenz mit realem Weltwissen und ist essenziell für vertrauenswürdige Anwendungen.
Der Nutzer stellt Sambanava-Modelle vor, die das Chatten mit PDF-Dateien in Sekunden ermöglichen.
Es wird auf den YouTube-Kanal und LinkedIn-Profil des Nutzers hingewiesen.
Fragen können jederzeit gestellt werden, der Nutzer ist gerne bereit zu helfen.
Ein Dank an die Zuschauer fürs Durchschauen des Videos bis zum Ende.
Der Abschnitt enthält keine inhaltlichen Details zur KI-Halluzination oder deren Lösung.
RAG verbessert die Genauigkeit von KI-Antworten durch den Bezug auf reale Datenquellen.
Die Methode ist besonders nützlich, um Fehlinterpretationen und Halluzinationen zu minimieren.
Konsistente Antworten werden durch strukturierte Abfragen und präzise Dokumentenabgleich erreicht.
Vertrauenswürdige Anwendungen profitieren von der Kombination aus KI und realem Wissen.
Der Nutzer betont die Bedeutung von RAG für zukunftsorientierte Technologieentwicklungen.

Kanal: Martin Khristi

Master RAG-Based SMASB Discord Bot with Python, OpenAI & Gemini AI – Facebook Dataset Tutorial

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Dauer: 01:04:27

Views (Stand 2025-12-26): 14

Stichworte:

Kanal: Syed Muhammad Arsalan Shah

Tạo chat ứng dụng tích hợp AI với RAG (Retrieval-Augmented Generation)

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Dauer: 05:39

Views (Stand 2025-12-26): 4

Stichworte:
Chatbot
RAG
Datenverarbeitung
Vektorabgleich
Prozesse

Ein Chatbot mit Benutzeroberfläche wird entwickelt, der verschiedene Dateiformate wie Excel, PDF und Bilder integriert.
Der Bot kann Informationen aus diesen Dateien extrahieren und für Abfragen nutzen, wobei Bilder noch nicht vollständig unterstützt werden.
Beispiele für die Nutzung sind das Abfragen von Software-Entwicklungsprozessen oder Unternehmensinterna wie Transaktionsmanagement.
Benutzer können Daten durch Eingabe von Befehlen hochladen, etwa '1', um Dateien in einen bestimmten Ordner zu laden.
Der Chatbot analysiert die geladenen Dateien und speichert 1280 Datensegmente für effiziente Abfragen.
Die Antworten basieren auf der Ähnlichkeit zwischen der Abfrage und den gespeicherten Segmenten, wobei ein Vektorabgleich durchgeführt wird.
Der Chatbot ist aktuell noch nicht sehr intelligent, da er nur grundlegende Informationen extrahiert und keine komplexen Zusammenhänge erklärt.
Beispiele für Abfragen sind das Management von Transaktionen, Lieferanten oder Kassenprozessen.
Nutzer können spezifische Prozesse wie 'Quay thu ngân' (Kassensystem) oder 'quy trình phòng mềm' (Software-Prozess) abfragen.
Die Entwicklung zielt darauf ab, den Chatbot durch Training mit mehr Daten intelligenter zu machen.
Der Bot nutzt RAG-Technologie, um Informationen aus Dateien abzurufen und für komplexe Abfragen zu verarbeiten.
Die Integration von Bildern ist noch nicht vollständig, aber andere Formate wie Excel und PDF sind bereits unterstützt.
Benutzer können Befehle eingeben, um Dateien hochzuladen und spezifische Prozesse oder Unternehmensinterna abzufragen.
Der Chatbot speichert Datensegmente, um Abfragen effizient zu beantworten und die Genauigkeit der Antworten zu erhöhen.
Aktuell sind die Antworten auf grundlegende Informationen beschränkt, aber durch Training wird die Intelligenz des Bots gesteigert.
Die Entwicklung konzentriert sich darauf, den Chatbot für komplexe Abfragen und Zusammenhänge fit zu machen.
Der Nutzer kann spezifische Prozesse abfragen, um detaillierte Informationen aus den geladenen Dateien zu erhalten.
Der Vektorabgleich spielt eine zentrale Rolle bei der Bestimmung der Ähnlichkeit zwischen Abfrage und gespeicherten Segmenten.
Die Integration von RAG-Technologie ermöglicht es dem Chatbot, Informationen präzise und effizient abzurufen.
Der Bot ist noch in der Entwicklung und wird kontinuierlich verbessert, um komplexere Anforderungen zu erfüllen.

Kanal: VuNghiXuan

Agentic AI Explained: How AI Plans, Reasons, and Executes

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Dauer: 07:44

Views (Stand 2025-12-26): 3

Stichworte:
Agentic AI
LangGraph
RAG
MCP
Open-Source

Agentic AI geht über klassische Chatbots hinaus, indem sie eigenständig Handlungen ausführt.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die nur Informationen liefern, führt Agentic AI konkrete Aktionen durch.
Ein digitaler Assistent nutzt Frameworks wie LangGraph, um komplexe Aufgaben selbstständig zu erledigen.
Nodes und Edges bilden die Grundlage für das Denken und Planen des Agenten.
Der State dient als Gedächtnis, um Kontext zu speichern und zu lernen.
Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht den Zugriff auf aktuelle externe Informationen.
Agentic RAG analysiert und verarbeitet Informationen aktiv, im Gegensatz zum passiven Basic RAG.
MCP (Multi-Tool Communication Protocol) vereinfacht die Integration mit verschiedenen Anwendungen.
Früher war die Anbindung von Tools aufwendig und erfordert individuelle Programmierung.
Mit MCP wird die Interaktion ähnlich einem universellen Schlüssel, der verschiedene Tools verbindet.
Die Kombination aus LangGraph, RAG und AgenticRAG ermöglicht einen echten digitalen Co-Piloten.
MCP erlaubt den Zugriff auf lebende externe Informationen wie das Internet oder interne Dokumente.
Agentic AI ergänzt die ursprüngliche Frage mit neuem Kontext für präzisere Antworten.
Basic RAG sucht nur in statischen Wissensdatenbanken, während Agentic RAG aktiv arbeitet.
Die Zukunft der KI liegt in der Zusammenarbeit spezialisierter Agenten für komplexe Probleme.
Diese Technologien sind bereits als Open-Source-Tools verfügbar und können von jedem genutzt werden.
Agentic AI verbessert die Entscheidungsfähigkeit durch den Zugriff auf Live-Daten.
Die Integration von Tools war früher zeitaufwendig, wird aber durch MCP stark vereinfacht.
Ein digitaler Co-Pilot kann durch die Kombination dieser Technologien komplexe Aufgaben übernehmen.
Open-Source-Tools machen Agentic AI für Entwickler und Unternehmen zugänglich.
Die Entwicklung hin zu spezialisierten Agenten wird die KI-Zukunft prägen.

Kanal: sarvin's

Knowlytics AI | RAG-Powered MCQ Generator from PDFs | AI Quiz & Self-Assessment Tool

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Dauer: 03:34

Views (Stand 2025-12-26): 0

Stichworte:
RAG
MCQ
PDF-Analyse
Quizgenerator
Selbstbewertung

Knowlytics AI ist ein Tool, das auf RAG-Technologie basiert.
Es ermöglicht die Erstellung von Multiple-Choice-Fragen (MCQ) aus PDF-Dokumenten.
Das System wurde von Sathyajit Anand entwickelt oder vorgestellt.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation und verbessert die Genauigkeit der Antworten.
Nutzer können PDFs hochladen, um daraus Quizfragen zu generieren.
Das Tool unterstützt interaktives Lernen durch Selbstbewertung.
Es nutzt künstliche Intelligenz (AI) für präzisere und relevantere Ergebnisse.
Die Analyse von PDF-Inhalten erfolgt automatisch und effizient.
MCQ-Fragen werden basierend auf dem Inhalt der hochgeladenen Dokumente erstellt.
Das System eignet sich besonders für Bildungszwecke und Wissensüberprüfung.
RAG-Technologie sorgt dafür, dass die generierten Fragen kontextuell korrekt sind.
Nutzer können ihr Wissen durch Quizformate testen und verbessern.
Die Anwendung ist sowohl für Lernende als auch für Lehrende geeignet.
PDF-Analyse und Frageerstellung erfolgen in Echtzeit.
Das Tool bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für einfache Bedienung.
Selbstbewertung hilft, Wissenslücken gezielt zu schließen.
Knowlytics AI kombiniert KI mit traditionellen Quizmethoden.
Die Technologie ist besonders nützlich für komplexe oder fachspezifische Inhalte.
Nutzer erhalten sofortiges Feedback zu ihren Antworten.
Das System unterstützt verschiedene Frageformate und Schwierigkeitsgrade.
Es kann in Bildungsplattformen oder Lernmanagementsystemen integriert werden.
Die Entwicklung zielt auf eine kontinuierliche Verbesserung der Quizqualität ab.

Kanal: Sathyajit Anand

Master LangChain #21 | Website Loaders | Web Scraping for RAG #openai

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Dauer: 22:28

Views (Stand 2025-12-26): 9

Stichworte:
Website-Loader
RAG-Integration
Web-Scraping
Metadaten
LangChain

Website Loaders ermöglichen das Extrahieren von Wissen aus Webseiten für KI-Anwendungen.
Sie wandeln rohe Webinhalte in strukturierte Dokumente um, die LLMs verstehen können.
Der Prozess umfasst das Herunterladen, Text-Extraktion und Entfernen von HTML-Störfaktoren.
Wichtige Metadaten wie URLs und Titel werden beibehalten, um den Kontext zu erhalten.
Die strukturierten Dokumente lassen sich nahtlos in KI-Pipelinen integrieren.
Website Loaders sind essenziell für Chatbots oder Wissensassistenten mit aktuellen Daten.
Ohne sie könnten LLMs falsche Antworten generieren oder Kontexte verpassen.
LangChain bietet verschiedene Loader für statische Seiten, strukturierte Inhalte oder JavaScript-Sites.
Bei der Nutzung müssen Aspekte wie JavaScript-Unterstützung und Skalierbarkeit berücksichtigt werden.
Die Wahl des Loaders beeinflusst die Qualität eines RAG-Systems entscheidend.
Website-Loader transformieren rohe Webseiten in LLM-ready Dokumente für skalierbare Wissensintegration.
Webbasierte Loader nutzen Bibliotheken wie BeautifulSoup und eignen sich für statische Seiten.
Der Unstructured URL Loader extrahiert layoutbewusste Texte für semi-strukturierte Inhalte.
Der Recursive URL Loader durchsucht rekursiv Kindlinks, besonders nützlich für Dokumentation.
Sitemap Loader nutzt Sitemaps, um nur definierte URLs zu crawlen und gezielte Daten zu erfassen.
API-basierte Loader können zusätzliche Kosten verursachen und werden oft blockiert.
Die Wahl des Loaders ist genauso kritisch wie die Auswahl des passenden LLM.
Der Doclink Loader konvertiert HTML-Inhalte in strukturierte Dokumente für technische Dokumentation.
Er extrahiert Inhalte und Metadaten, um eine klare Dokumentenstruktur zu erhalten.
Der HyperBrowser Loader erfordert API-Schlüssel und kann JavaScript ausführen sowie DOM-Elemente extrahieren.
Der Agent Queue Loader ist für query-basierte Webextraktion geeignet und nutzt LM-gestützte Extraktion.
Er ermöglicht das Extrahieren spezifischer Felder und liefert saubere Dokumente zurück.
Alle Loader sind Teil von LangChain und bieten verschiedene Ansätze für Web-Scraping in RAG-Anwendungen.

Kanal: Tech Stack Learning

How LLMs Really Fit Into Accounting: Security, RAG & Human Oversight

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Dauer: 07:07

Views (Stand 2025-12-26): 89

Stichworte:
LLMs
Sicherheit
RAG
Compliance
Human Oversight

LLMs markieren den vierten großen technologischen Fortschritt in der Finanzbranche nach Spreadsheets, Automatisierung wie SQL und analytischer KI.
Im Gegensatz zu früheren Tools, die sich auf Zahlen und Berechnungen konzentrierten, verstehen und generieren LLMs Text – ein grundlegender Unterschied.
Sie können große Textmengen wie Verträge oder Rechnungslegungsstandards in Sekunden analysieren und zusammenfassen, was manuelle Prozesse stark beschleunigt.
Besonders nützlich sind sie für Berichte wie MD&A (Management’s Discussion and Analysis) oder Varianzanalysen, wo sie erste Entwürfe liefern.
LLMs ersetzen jedoch keine numerischen Berechnungen von Excel oder Prüfungen gegen das Hauptbuch und benötigen menschliche Kontrolle.
Compliance und interne Kontrollen bleiben unverzichtbar, da LLMs keine absolute Sicherheit garantieren können.
Die größte Gefahr liegt in der Sicherheit: Sensible Unternehmensdaten dürfen nicht in öffentliche LLMs wie ChatGPT eingegeben werden.
Öffentliche LLMs führen zu irreparablen Datenlecks und verstossen gegen Datenschutzbestimmungen, Compliance-Regeln und Auditorenanforderungen.
Nur sichere Enterprise-Plattformen von Anbietern wie Azure, AWS oder Google sind für vertrauliche Finanzdaten zugelassen.
Die Konsequenzen eines Datenschadens durch öffentliche LLMs umfassen regulatorische Verstöße, Reputationsrisiken und rechtliche Folgen.
Menschliche Aufsicht bleibt entscheidend, um Risiken zu minimieren und die Nutzung von LLMs sicher und verantwortungsvoll zu gestalten.
Daten, die an öffentliche LLMs gesendet werden, gelten als unwiederbringlich geleakt und können zur Modelloptimierung missbraucht werden.
Die Nutzung öffentlicher LLMs verstösst gegen Datenschutzgesetze, Compliance-Vorgaben und Auditorenanforderungen.
Eine sichere Alternative ist RAG (Retrieval Augmented Generation), das wie eine intelligente Unternehmensbibliothekarin funktioniert.
RAG holt nur relevante Daten aus internen Dokumenten und hält Rohdaten im sicheren Netzwerk, ohne sie zu exponieren.
Die Verantwortung für LLM-Ergebnisse liegt immer beim Menschen, etwa CPA oder CFA, ähnlich wie bei einem Taschenrechner.
LLMs sind Werkzeuge zur Unterstützung, nicht zum Ersatz von Finanzprofis und entlasten diese von repetitiven Aufgaben.
Automatisierung beschleunigt sprachintensive Tätigkeiten wie die Auswertung von Verträgen für IFRS 15 oder das Erstellen von Monatsabschlusskommentaren.
Finanzexperten können sich so auf strategische Analysen und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.
Die Zukunft der Finanzbranche liegt in der Kombination aus LLM-Unterstützung und menschlicher Expertise.

Kanal: MizuFlow

Retrieval Augmented Generation - from "It's AIght: Required Learning for Data Scientists"

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Dauer: 03:49

Views (Stand 2025-12-26): 2

Stichworte:
RAG
Vektorstore
semantische Suche
MMR
Fine-Tuning

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbindet Abfrage- und Generierungsprozesse, um präzise Antworten zu liefern.
Nutzerabfragen werden in Vektoren umgewandelt und in einem Vektorstore abgeglichen.
Relevante Dokumente oder Datenchunks werden direkt in den Prompt integriert, um Halluzinationen zu vermeiden.
RAG ermöglicht eine fundierte Generierung durch Kombination von retrieval-basierten Fakten und LLM-Ausgaben.
Semantische Suche übertrifft klassische Keyword-Suche durch eingebettete Modelle wie Sentence-Transformer.
MMR (Maximal Marginal Relevance) wird genutzt, um Redundanzen zu vermeiden und die Genauigkeit zu steigern.
RAG ist skalierbar für Millionen von Dokumenten ohne Retraining des Modells.
Anwendungsfälle reichen von KI-Chatbots über Enterprise-Suche bis hin zu E-Commerce-Personalisierung.
Hybride Setups kombinieren Fine-Tuning mit Retrieval für optimale Ergebnisse.
Zukunftstrends umfassen multimodale Systeme (Text + Bilder) und Echtzeit-Updates.
RAG verbessert die Qualität von Antworten durch direkte Integration relevanter Dokumente.
Vektorstore ermöglichen effiziente Abfrage und Speicherung großer Datenmengen.
Semantische Suche nutzt eingebettete Modelle, um kontextbezogene Relevanz zu bestimmen.
MMR optimiert die Auswahl der relevantesten Dokumente, um Redundanzen zu minimieren.
Fine-Tuning kann mit Retrieval kombiniert werden, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.
RAG ist besonders nützlich für Anwendungen, die auf präzise und fundierte Informationen angewiesen sind.
Multimodale Systeme erweitern RAG um Bildverarbeitung und andere Datenquellen.
Echtzeit-Updates ermöglichen dynamische Anpassung an neue Datenbestände.
RAG reduziert das Risiko von Fehlinformationen durch direkte Dokumentenintegration.
Die Technologie ist vielseitig einsetzbar, von Chatbots bis zu komplexen Suchsystemen.

Kanal: Lateral Frequency

simple rag-based [medical-based QA] quick review

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Dauer: 09:19

Views (Stand 2025-12-26): 9

Stichworte:
Tokenization
Embedding
Meaning Store
ÄhnlichkeitsSuche
K-Hierarchy-Modell

Der Programm-Chatbot verarbeitet medizinische Daten aus verschiedenen Dateien.
Diese enthalten Informationen zu Krankheiten, Symptomen und Klassifikationen.
Der Chatbot benötigt mehrere Verarbeitungsphasen für die Datenverarbeitung.
Die erste Phase ist das Tokenization, bei dem Text in Tokens zerlegt wird.
In der zweiten Phase, Digital Encoding, werden Tokens numerisch codiert.
Die dritte Phase ist das Embedding, das Tokens nach semantischer Nähe speichert.
Ein Beispiel für Embedding zeigt die grouping von Begriffen mit ähnlicher Bedeutung.
Die verarbeiteten Daten werden in einem Meaning Store abgelegt.
Dieser dient als Grundlage für die Beantwortung von Nutzerfragen.
Der Chatbot sucht nach semantisch ähnlichen Tokens in der Datenbank.
Der Prozess beginnt mit einer Abfrage der semantischen Vektoren.
Das Modell vergleicht die Vektoren basierend auf ihrer Bedeutung.
Nach der Suche wird ein Kontext aus den Dokumenten extrahiert.
Dieser Kontext wird durch das K-Hierarchy-Modell verarbeitet.
Die Antwort wird in einer menschlicheren Form formuliert.
Das Ziel ist eine natürliche und verständliche Nutzerantwort.
Die Datenbank enthält medizinische Dokumente, z. B. zu Anämie.
Anämie ist durch verminderte Produktion oder Konzentration von roten Blutkörperchen gekennzeichnet.
Symptome und Diagnosekriterien werden aus den Dokumenten extrahiert.
Die Übersetzung erfolgt mit einem speziellen arabisch-englischen Modell.
Der Chatbot integriert die Informationen in seine Antworten.
Die Verarbeitung erfolgt ohne direkte natürliche Sprachverarbeitung.
Der Meaning Store ermöglicht präzise und kontextbezogene Antworten.

Kanal: )•Salah•(

RAG chatbot question clarification

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Dauer: 36:05

Views (Stand 2025-12-26): 17

Stichworte:
RAG-Flow
Embeddings
Qdrant
LLM
FastAPI

Der Speaker hat intensive Recherche betrieben, um sein Wissen zu teilen.
Das Thema betrifft die Erstellung von Buch-Websites mit einer bestimmten Template-Struktur.
Ein zentraler Aspekt ist der RAG-Flow, der erklärt, wie Informationen abgefragt und verarbeitet werden.
Der Speaker fragt sich, wie Benutzer Fragen stellen und welche Schritte dabei ablaufen.
Embeddings spielen eine wichtige Rolle bei der Umwandlung von Text in numerische Werte.
Qdrant wird als Tool genutzt, um Embeddings zu verwalten und Abfragen effizient durchzuführen.
Der Prozess umfasst das Extrahieren relevanter Texte aus einer Sammlung und deren Umwandlung in Vektoren.
Ein 'Query'-Prozess filtert die relevanten Texte basierend auf Ähnlichkeiten und gibt Ergebnisse zurück.
Praktische Beispiele zeigen, wie ein Buch (z. B. eine PDF-Datei) in diesem System verarbeitet wird.
Der Chatbot verarbeitet Eingabesätze und gibt Ergebnisse basierend auf einer Abgleichung mit vorhandenen Daten zurück.
Ein Beispiel ist die Verarbeitung von 'book.pdf', wobei der Chatbot im Buch nach Informationen sucht, z. B. zu künstlicher Intelligenz.
Der Prozess umfasst das Umwandeln von Text in Zahlen (z. B. Fingerabdrücke in Nummern) und das Abgleichen dieser mit einer Datenbank.
Der Nutzer fragt sich, wie der Chatbot die Informationen strukturiert und ob er sie aus einem bestimmten Buch oder durch eine Kombination mehrerer Quellen extrahiert.
Es wird erklärt, dass künstliche Intelligenz (AI) Zahlen in Punkte umwandelt und diese für weitere Verarbeitung nutzt, z. B. bei Anwesenheitskontrolle.
Der Nutzer möchte verstehen, wie der Chatbot komplexe Fragen beantwortet und dabei mehrere Quellen oder Datenbanken nutzt.
Es wird der Begriff 'LLM' (Large Language Model) eingeführt, das für die Erstellung verständlicher Paragraphen aus extrahierten Wörtern zuständig ist.
Der Nutzer möchte, dass der Chatbot nicht nur Punkte liefert, sondern auch einen zusammenhängenden Text generiert, der für Menschen verständlich ist.
Es wird betont, dass der Chatbot sowohl einfache Informationen (z. B. 5 Punkte) als auch komplexe Texte (Paragraphen) erstellen kann.
Der Nutzer fragt nach dem Unterschied zwischen der Lieferung von Punkten und der Erstellung eines vollständigen Paragraphs.
Der RAG-Chatbot nutzt eine Paragraphenerstellung, um relevante Informationen aus einem Text zu extrahieren.

Kanal: Learning With MuaazAsif

Why Standard RAG Fails at Law: Introducing Ontology-Driven GraphRAG

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Dauer: 06:46

Views (Stand 2025-12-26): 19

Stichworte:
Wissensgraph
Ontologie
GraphRAG
KI-Halluzinationen
Entitätenbeziehungen

Standard-RAG scheitert oft, weil es Informationen isoliert betrachtet und keine logischen Verbindungen herstellt.
AI-Systeme können einfache Zusammenhänge nicht erkennen, wenn Fakten in verschiedenen Dokumenten verstreut sind.
Ein Beispiel ist die Verbindung von Sätzen über dieselbe Person, wie Ben Silberman, in separaten Quellen.
Traditionelle RAG behandelt Wissen wie einen ungeordneten Stapel Bücher und ignoriert Entitätenbeziehungen.
Lösungsansatz ist ein Wissensgraph, der Beziehungen explizit abbildet und strukturierte Daten nutzt.
Ein Wissensgraph funktioniert wie eine dynamische Mindmap und verbindet Personen, Unternehmen oder Ideen logisch.
Die Umwandlung von Text in einen Wissensgraphen ist komplexer und kostspieliger als Standard-RAG.
Eine Ontologie dient als Regelwerk für den Graphen und definiert Entitäten sowie deren mögliche Beziehungen.
Ontology-Driven GraphRAG kombiniert die Vorteile eines Wissensgraphen mit klarer Struktur für präzise Lösungen.
Standard-RAG ist schnell, aber blind für Kontext und Beziehungen zwischen Informationen.
GraphRAG ist intelligenter, erfordert jedoch aufwendige Verwaltung und Ressourcen.
Ontology-Driven GraphRAG reduziert KI-Halluzinationen durch strukturierte Wissensverarbeitung.
Die Erstellung einer Ontologie erfordert Vorarbeit, lohnt sich aber in Hochrisikobereichen wie Recht oder Medizin.
In der Biomedizin nutzt Ontology-RAG präzise Abfragen, um Ärztefehler zu minimieren.
Moderne Systeme verwenden mehrschichtige Graphen und komplexe Algorithmen für exakte Wissensverarbeitung.
Jede Verbindung im Graphen führt zurück zur Originalquelle, was eine transparente Audit-Spur ermöglicht.
Die Technologie markiert einen fundamentalen Wandel von einfacher Abfrage zu echtem Kontextverständnis durch KI.
Experten empfehlen hybride Systeme und regelmäßige Bias-Prüfung für verantwortungsvolle KI-Nutzung.
Menschliche Experten müssen die letzte Instanz bei der Wissensvalidierung bleiben.
Die größte Herausforderung liegt darin, zu garantieren, dass KI auf einer soliden Grundlage von Wahrheit aufbaut.

Kanal: Deal of Today

AI Testing LLMs & RAG: What Testers Must Validate with Imran Ali

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Dauer: 33:20

Views (Stand 2025-12-26): 223

Stichworte:
LLMs
RAG-Systeme
Halluzinationen
Prompt Engineering
QA-Automatisierung

AI generiert Code schneller als QA-Teams testen können, was die Validierung erschwert.
Imran Ali erklärt, wie Teams LLMs und RAG-Systeme ohne Qualitätsverlust testen können.
Traditionelle Testmethoden sind für nicht-deterministische KI-Systeme oft unzureichend.
Menschliche Interaktion und Überprüfung bleiben bei AI-gestützten Lösungen essenziell.
Effizienzsteigerung, Zeit- und Kosteneinsparungen sind zentrale Vorteile von KI im QA-Bereich.
Unternehmen müssen Vertrauen in Datenintegrität und -speicherung aufbauen, um KI-Lösungen effektiv zu nutzen.
Imran führt einen 90-minütigen Workshop bei der Automation Guild 2026 zum LLM- und RAG-Testing.
Themen des Workshops sind Abfragequalität, Embedded Accuracy, Halluzinationen und Sicherheitsvalidierung.
KI kann Bottlenecks im QA-Prozess reduzieren, erfordert aber gezielte Teststrategien für zuverlässige Ergebnisse.
Datenhaltung und Datenschutz sind zentrale Bedenken bei der Nutzung von LLMs, besonders bei sensiblen Daten.
Die Genauigkeit von KI in komplexen Echtzeit-Szenarien ist eine Herausforderung, da historische Datenanalyse oft unzureichend ist.
Menschliche Bewertung bleibt entscheidend, um Fehler in AI-gestützten Workflows zu vermeiden.
Die Behauptung, QA oder Tester würden überflüssig, ist unrealistisch, da KI-Systeme intensive Betreuung benötigen.
Eine vollständige autonome QA-Infrastruktur erfordert erhebliche Investitionen und dauert Jahre.
Automatisierte QA-Pipelines beginnen mit der Umwandlung von Anforderungen in Test-Szenarien, einschließlich positiver, negativer und Randfälle.
Halluzinationen müssen in Tests überprüft werden, um falsche oder erfundene Informationen zu vermeiden.

Kanal: Automation Testing with Joe Colantonio

AI Engineer Roadmap Day 4 / Day 3 | Functions, Scope, Error Handling & NumPy

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Dauer: 00:50

Views (Stand 2025-12-26): 189

Stichworte:
Funktionen
Scope
NumPy
Exception Handling
AI-Powered Applications

Day 3 und Day 4 der AI-Engineer-Roadmap vertiefen Funktionen und Scope.
Funktionen ermöglichen modulare und wiederverwendbare Code-Strukturen.
Der globale und lokale Scope bestimmen den Gültigkeitsbereich von Variablen.
NumPy ist eine essenzielle Bibliothek für numerische Berechnungen in KI-Projekten.
Praktische Anwendungen zeigen, wie NumPy 70% der Arbeit in AI-Anwendungen erleichtert.
Exception Handling ist entscheidend, um Fehler robust zu behandeln und Programme stabil zu gestalten.
Falsche Anwendung von NumPy-Funktionen kann zu Fehlern führen, die durch Exception Handling abgefangen werden.
Die Session nutzt separate Dateien für klare Code-Strukturen und bessere Verständlichkeit.
Ziel ist es, Engineering-Kenntnisse für KI-Anwendungen zu vertiefen und zu praxistauglich machen.
Abonnenten werden aufgefordert, den Kanal zu abonnieren, um die Fortsetzung am Wochenende nicht zu verpassen.
Die Roadmap kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungsbeispielen.
Funktionen ermöglichen die Strukturierung von Code und erhöhen dessen Lesbarkeit.
Scope-Regeln sind wichtig, um unerwartetes Verhalten von Variablen zu vermeiden.
NumPy bietet effiziente Methoden für Array-Operationen und lineare Algebra.
Exception Handling hilft, Programme fehlerresistent und wartbar zu gestalten.
Die Session richtet sich an AI Engineers, die ihre Fähigkeiten in der Praxis erweitern wollen.
Praktische Beispiele zeigen, wie NumPy in echten KI-Anwendungen eingesetzt wird.
Fehlerbehandlung ist ein zentrales Thema, um Programme robust und zuverlässig zu machen.
Die Roadmap behandelt sowohl Grundlagen als auch fortgeschrittene Konzepte der AI-Entwicklung.
Abonnenten erhalten wertvolle Einblicke in die Entwicklung von KI-Anwendungen.
Die Session wird am Wochenende fortgesetzt, um den Lernfortschritt zu unterstützen.

Kanal: CodeWithPrashant

RAG (Retrieval Augmented Generation) #dataanlysis #retrievalaugmentedgeneration #ai #mlalgorithms

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Dauer: 00:15

Views (Stand 2025-12-26): 90

Stichworte:
Halluzinationen
RAG
Genauigkeit
Kreativität
Faktentreue

Die KI befindet sich am Rande einer neuen Ära, steht aber vor dem Problem der Halluzinationen.
Halluzinationen beziehen sich auf die Tendenz von KIs, falsche oder erfundene Informationen zu generieren.
Es gibt eine dringende Notwendigkeit, diese Halluzinationen zu kontrollieren und zu minimieren.
Die Entwicklung einer zuverlässigen KI erfordert den Fokus auf die Bekämpfung von Halluzinationen.
RAG (Retrieval Augmented Generation) ist ein Ansatz, um die Genauigkeit von KIs zu verbessern.
Durch das Ergänzen von generierten Inhalten mit abgefragten Informationen kann die Qualität der Ausgaben gesteigert werden.
Dieser Abschnitt betont die Bedeutung von präzisen und verlässlichen KI-Systemen.
Die Herausforderung besteht darin, eine Balance zwischen Kreativität und Faktentreue zu finden.
Halluzinationen gefährden die Glaubwürdigkeit von KI-generierten Inhalten.
RAG hilft, diese Risiken zu reduzieren, indem es auf externe Datenquellen zurückgreift.
Die Genauigkeit der KI-Ausgaben ist entscheidend für deren Akzeptanz in kritischen Anwendungen.
Kreativität und Faktentreue müssen harmonisiert werden, um hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
Die Kontrolle von Halluzinationen erfordert innovative Ansätze wie RAG.
Ohne solche Maßnahmen könnten KIs falsche Informationen verbreiten.
Präzise und verlässliche KI-Systeme sind für den Fortschritt unverzichtbar.
RAG verbessert die Qualität der KI-Ausgaben durch Integration von Retrieval-Mechanismen.
Die Balance zwischen Kreativität und Faktentreue ist ein zentrales Thema in der KI-Forschung.
Halluzinationen müssen aktiv bekämpft werden, um die Zuverlässigkeit von KIs zu gewährleisten.
RAG bietet eine vielversprechende Lösung für dieses Problem.
Die Entwicklung zuverlässiger KI-Systeme erfordert kontinuierliche Anstrengungen.
Die Kombination aus Generierung und Retrieval ist entscheidend für die Genauigkeit von KIs.

Kanal: AI and Me

Retrieval-Augmented Generation

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Dauer: 13:48

Views (Stand 2025-12-26): 35

Stichworte:
Halluzinationen
Traceability
Vector-Suche
Prompt-Injection
Evaluation

RAG verringert Halluzinationen, indem es Antworten auf realen Dokumenten basiert.
Traceability hilft bei Debugging durch nachvollziehbare Quellenangaben.
Vector-Suche nutzt Embeddings für konzeptionell relevante Treffer.
Prompt-Injection erfordert Trennung von Nutzerbefehlen und Dokumentenquellen.
Evaluation misst Abfragequalität und Zitierkorrektheit systematisch.
RAG-Systeme benötigen kontinuierliche Überwachung wie ein Produkt.
Benutzererfahrung prägt die Effektivität durch klare Frage-Antwort-Struktur.
Unstrukturiertes Wissen wird durch RAG nutzbar, ersetzt aber keine Experten.
Kritische Anwendungen erfordern menschliche Überprüfung trotz automatisierter Antworten.
Veraltete Dokumentation führt zu falschen Informationen selbst bei guter Abfrage.
Zu viel Kontext in Prompts kann die Antwortqualität durch Rauschen beeinträchtigen.
RAG verbindet Generation mit Beweisführung für fundierte Antworten.
Starke RAG-Systeme kombinieren Keyword- und Vector-Suche optimal.
Die Qualität des Retrieval-Schritts ist entscheidend für korrekte Ergebnisse.
Instruktionen wie 'Antworte nur mit Quellen' fördern Ehrlichkeit im System.
Output-Formatierung kann an JSON oder strukturierte Berichte angepasst werden.
Citations machen Antworten überprüfbar und professioneller.
Unsicherheit sollte transparent in Generation-Schritt kommuniziert werden.
RAG verwandelt LLMs von Schreibern zu evidenzbasierten Forschungsassistenten.
Schlechte Abfrage führt zu falschen Antworten trotz intelligenter Modelle.

Kanal: Martin Hander

Agentic RAG using Qdrant and Neo4j #agenticrag #aiagents

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Dauer: 00:16

Views (Stand 2025-12-26): 148

Stichworte:
Agentic RAG
Qdrant
Neo4j
Embeddings
Wissensgraph

Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet KI-Agenten mit Wissensdatenbanken, um effizientere und präzisere Abfragen zu ermöglichen.
Qdrant fungiert als Vektor-Datenbank, die speziell für die Speicherung und Abfrage von Embeddings optimiert ist.
Neo4j wird als Graph-Datenbank eingesetzt, um komplexe Beziehungen und Hierarchien zwischen Daten abzubilden.
Die Kombination beider Technologien ermöglicht eine kontextbewusste Wissensverarbeitung mit höherer Genauigkeit.
Vektordatenbanken wie Qdrant sind entscheidend für die effiziente Handhabung großer Embedding-Datensätze.
Graph-Datenbanken wie Neo4j bieten Vorteile bei der Modellierung von Beziehungen und Hierarchien in Daten.
Die Integration von Agenten in RAG-Systeme macht die Wissensnutzung dynamischer und anpassungsfähiger.
Solche Systeme sind besonders nützlich für Anwendungen, die auf komplexe Abfragen oder Wissensgraphen angewiesen sind.
Agentic RAG verbessert die Leistung von KI-Systemen durch kontextbewusste und zielgerichtete Abfragen.
Qdrant und Neo4j ergänzen sich gegenseitig, indem sie unterschiedliche Aspekte der Datenverarbeitung abdecken.
Die Effizienz von Vektor-Datenbanken wie Qdrant ist für die Handhabung großer Embedding-Datensätze unverzichtbar.
Graph-Datenbanken wie Neo4j ermöglichen eine präzise Modellierung von Beziehungen und Hierarchien in Daten.
Die Kombination beider Technologien ist ein vielversprechender Ansatz für zukünftige KI-Anwendungen.
Agentic RAG Systeme nutzen Agenten, um die Wissensabfrage dynamisch und kontextabhängig zu gestalten.
Solche Systeme sind besonders geeignet für Anwendungen, die auf komplexe Datenstrukturen oder Wissensgraphen setzen.
Die Integration von Vektor- und Graph-Datenbanken verbessert die Genauigkeit und Effizienz von KI-Systemen.
Qdrant und Neo4j bieten zusammen eine robuste Grundlage für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen.
Agentic RAG Systeme ermöglichen eine präzisere Wissensabfrage durch die Kombination von Agenten und Datenbanken.
Die Technologie ist besonders nützlich für Anwendungen, die auf komplexe Abfragen oder Wissensgraphen angewiesen sind.
Die Kombination von Vektor- und Graph-Datenbanken ist ein vielversprechender Ansatz für zukünftige KI-Anwendungen.

Kanal: TRENDING TECHS

RAG Explained Simply 🤯 | How AI Finds Better Answers

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Dauer: 13:54

Views (Stand 2025-12-26): 22

Stichworte:
RAG
semantische Suche
Word Embeddings
LLM
Datenbankabfrage

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Konzept, das LLM-basierte und multimodale Anwendungen verbessert.
Es kombiniert die Stärken von Abfrage und Generierung, um präzisere Antworten zu liefern.
RAG ermöglicht den Zugriff auf große Dokumentensammlungen und das Abrufen relevanter Informationen.
Semantische Suche wird verwendet, um die Effizienz der Informationsabfrage zu steigern.
Klassische Keyword-Suche ist weniger effektiv als semantische Suche für komplexe Abfragen.
RAG hilft, Halluzinationen von LLMs zu reduzieren, indem es auf vertrauenswürdige Quellen zurückgreift.
Es verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Antworten durch den Zugriff auf strukturierte Datenquellen.
Multimodale Modelle können verschiedene Datentypen verarbeiten, um umfassendere Lösungen zu bieten.
RAG nutzt Dokumente, um bessere Antworten zu finden und die Qualität zu verbessern.
Texte werden in numerische Vektoren (Word Embeddings) umgewandelt, die semantische Bedeutung darstellen.
Diese Vektoren ermöglichen das Abgleichen und Sortieren von Dokumenten nach Relevanz.
RAG kann mit verschiedenen LLM-Plattformen wie OpenAI, Azure oder AWS Bedrock genutzt werden.
Es gibt Einschränkungen in der Genauigkeit bei der Abfrage von Dokumenten.
Kleine Ausschnitte aus Dokumenten können generiert werden, um die Antwortqualität zu verbessern.
RAG ist eine Methode, bei der KI-Systeme auf große Wissensdatenbanken zugreifen, um präzisere Antworten zu generieren.
Die Technik kombiniert das Abrufen von relevanten Informationen mit der Generierung neuer Inhalte.
RAG wird oft in Sprachmodellen eingesetzt, um Fakten zu überprüfen oder spezifische Fragen zu beantworten.
Durch den Zugriff auf externe Datenquellen kann RAG die Genauigkeit von KI-Antworten deutlich steigern.
Die Methode ist besonders nützlich für komplexe Abfragen, bei denen Kontext und Faktenwissen entscheidend sind.
RAG ermöglicht es KI-Systemen, dynamisch auf neue Informationen zuzugreifen und diese in ihre Antworten zu integrieren.

Kanal: Wizard LK

Demonstrasi Skripsi

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Dauer: 08:19

Views (Stand 2025-12-26): 5

Stichworte:
Webanwendung
Cisco-Konfiguration
LLM
RAG
GNS3

Dimas Dermawan stellt eine Webanwendung zur Automatisierung von Cisco-Gerätekonfigurationen vor.
Die Anwendung basiert auf LLM (Large Language Model) und RAG (Retrieval-Augmented Generation).
MCP (Multi-Agent Control Plane) wird für Agent-Aufgaben genutzt, während eine Wissensdatenbank RAG unterstützt.
GNS3 dient zur Simulation der Netzwerktopologie, die in die Anwendung integriert ist.
Ein einfaches Setup mit 2 Routern (R1, R2) und 2 Switches (S1, S2) dient als Testumgebung.
Nutzer können aktuelle Konfigurationen von Geräten abrufen und aktualisieren, wobei SSH für Router genutzt wird.
Ein Agent-TKI soll Netzwerkverbindungen automatisieren, z. B. durch DHCP-Konfiguration in Routern R1 und R2.
Die UI/UX-Implementierung streamt LLM-Antworten in Echtzeit von Backend zu Frontend.
Das LLM ruft Tools wie 'list device' auf, um Topologie und Geräteinformationen abzufragen.
Nach der Abfrage der Wissensdatenbank (LHRAG) holt sich das LLM aktuelle Konfigurationen der betroffenen Geräte.
Das System generiert und schiebt Netzwerkkonfigurationen, z. B. DHCP, an die Geräte – hier nur für R2 demonstriert.
HSRP wird ignoriert, um den Fokus auf DHCP zu legen.
RRM ruft ein Tool zur Push-Konfiguration auf, das Ansible-Playbooks ausführt.
Die Konfiguration umfasst DHCP-Befehle, die in der Topologie sichtbar sind.
Nach dem Push der Konfiguration verifiziert LLM die aktuelle Running Configuration der verbundenen Geräte.
Am Ende wird eine Zusammenfassung der Konfiguration bereitgestellt.
Ohne Refresh der Konfiguration gibt es keine DHCP-Konfiguration für die Geräte R1 und R2.
Nach dem Refresh aktualisiert die Anwendung den Zustand der Konfiguration für R1 und R2.
Die korrekte DHCP-Konfiguration zeigt Default Gateway (1.1) und LAN (1.0) für R1 an.
In der Original-Topologie erhält PC2 die IP 192.1822 mit dem Gateway 192.2.1.
Die Anwendung ist robust und kann Netzwerkkonfigurationen automatisieren.
Die Automatisierung umfasst die Konfiguration von Cisco-Geräten.

Kanal: Dermawan

Free RAG pipeline - No code

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Dauer: 04:35

Views (Stand 2025-12-26): 5

Stichworte:
RAG
Docker
Supabase
Metadaten
Privatsphäre

Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht die effiziente Arbeit mit Dokumenten, ohne diese vollständig hochladen zu müssen.
Es gibt kostenlose RAG-Pipelines, die ohne Programmierkenntnisse genutzt werden können.
Dokumente lassen sich in Google Drive hochladen und später für Abfragen organisieren.
NA10 wird als Docker-Container bereitgestellt und ist über localhost:5678 zugänglich.
Supabase dient als Datenbank zur Speicherung von Dokumenten, Embeddings und Metadaten.
Metadaten sind entscheidend für präzisere Suchergebnisse in RAG-Systemen.
Dokumente können in Ordnern wie 'RagDocs' in Google Drive strukturiert werden.
Die Pipeline unterstützt das Erstellen, aber nicht das Löschen von Dokumenten.
Privatsphäre wird gewahrt, da keine Dokumente an externe Dienste wie ChatGPT gesendet werden müssen.
Alternative KI-Modelle wie Granite oder Embedding Gem können für lokale Abfragen genutzt werden.

Kanal: Marco - AI_code_dives

Gemini File Search Just Killed Traditional RAG (Free Vector DB)

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Dauer: 15:06

Views (Stand 2025-12-26): 3326

Stichworte:
Gemini File Search
RAG-Systeme
Vektordatenbank
Kostenlos
Integration

Gemini File Search API vereinfacht die Einrichtung eines RAG-Systems, da sie Chunking, Vektordatenbankwartung und Embeddings automatisch übernimmt.
Traditionelle RAG-Systeme erfordern manuelle Überprüfung von Dateitypen, Kontext und Textaufteilung sowie die Verwaltung von Embedding-Modellen und Vektordatenbanken.
Gemini File Search ist kostenlos für Speicherung und Abfragen, im Gegensatz zu Wettbewerbern wie Suitbase oder Pinecone, die Kosten für beide verlangen.
Die Indexierungskosten bei Gemini sind extrem günstig: 15 US-Dollar für 1 Million Tokens, also 0,015 US-Dollar pro Million Tokens.
Gemini RAG ist nicht nur einfach einzurichten, sondern auch kosteneffizient im Vergleich zu anderen Lösungen auf dem Markt.
Im Video wird gezeigt, wie man Gemini RAG in Anwendungen integriert, insbesondere in Google AI Studio.
Wichtige Schritte für die Integration umfassen das Reinigen der Daten, das Erstellen eines RAG-Speichers über HTTP-Anfragen und das Einfügen von Daten in das System.
Die Demonstration im Video umfasst auch die Integration von Gemini RAG in KI-Agenten über NAN (wahrscheinlich ein Framework oder Tool).
Gemini File Search API unterstützt verschiedene Dateiformate wie PDF, JSON und Textdateien für die Indexierung.
Ein Beispiel aus dem Video zeigt die Verarbeitung eines 36-seitigen LG-Waschmaschinenhandbuchs in Google AI Studio.
Gemini File Search ermöglicht das Hochladen und Verarbeiten von Dateien wie PDFs, Texten oder Markdown-Dateien.
Die Dateien werden in Chunks aufgeteilt, eingebettet und in einem Vektor-Speicher abgelegt.
Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) wird eingerichtet, um mit der AI zu interagieren.
Nutzer können Fragen stellen, die von der AI beantwortet werden, basierend auf den hochgeladenen Dateien.
Die Antworten enthalten Quellenangaben oder Zitate, die anzeigen, woher die Informationen stammen.
Über die API können RAG-Stores erstellt, Dateien hochgeladen und Abfragen durchgeführt werden.
Es ist nicht möglich, einzelne Dateien aus einem RAG-Store zu löschen, nur der gesamte Store kann entfernt werden.
Daten müssen vor dem Einfügen in das RAG-System gereinigt werden, um schlechte Ergebnisse zu vermeiden.
Markdown-Dateien mit Transkripten und Metadaten können mit Clock Code verarbeitet werden, um große Datenmengen lokal zu bearbeiten.
Ein Prompt wird verwendet, um eine große Anzahl von Markdown-Dateien mit YouTube-Transkripten und Metadaten zu verarbeiten.

Kanal: Eric Tech

Building Graph RAG with advanced data ingestion and scalable hybrid graph vector store

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Dauer: 36:42

Views (Stand 2025-12-26): 24

Stichworte:
Graph-RAG
Wissensgraphen
Vektorspeicher
Hybrid-Cloud
Fine-Tuning

IBM löst Unternehmensprobleme mit Hybrid-Cloud-Daten und KI-Software, die überall bereitgestellt werden kann.
Das Unternehmen arbeitet eng mit Red Hat zusammen, um Middleware und Werkzeuge wie Datenbanken und Messaging zu entwickeln.
Viele Unternehmen experimentieren mit RAG (Retrieval-Augmented Generation), setzen diese aber oft nicht in Produktion um.
Es gibt keine klare Entscheidung zwischen RAG und Fine-Tuning; beide Ansätze sind für robuste KI-Systeme wichtig.
Fine-Tuning eines Foundation-Modells mit spezifischen Informationen verleiht dem Modell eine 'Stimme' oder Expertise.
RAG fügt kontextbezogene Daten hinzu, um die Interaktion mit dem Modell zu verbessern, z. B. bei HR-Anfragen mit Mitarbeiterdaten.
Agenten werden zunehmend als digitale Helfer in KI-Systemen eingesetzt.
Das System sucht relevante Informationen im Kontext einer Frage, um präzisere Antworten zu generieren.
Datenquellen wie Datenbankauszüge, Webseiten oder PDFs werden in kleinere, handhabbare Chunks aufgeteilt.
Metadaten werden den Textchunks hinzugefügt, um ein Dokumentenset zu erstellen.
Ein Encoder-Modell wandelt Text in Vektoren (Zahlen) um, die die Bedeutung des Textes repräsentieren.
Die Vektoren werden in einem Vector Store gespeichert, der sowohl Zahlen als auch den ursprünglichen Text enthält.
Eine Frage wird ebenfalls in einen Vektor umgewandelt und durch eine ÄhnlichkeitsSuche mit relevanten Chunks abgeglichen.
Die Top-K-Methode wählt die besten passenden Chunks aus, die dann an das LLMs weitergegeben werden.
Das LLMs generiert basierend auf Kontext und Frage eine fundierte Antwort.
Graph-basierte RAG-Systeme verbessern die Kontextabfrage durch relationale Verbindungen zwischen Informationen, genannt Kanten.
Wissensgraphen ermöglichen es, Konzepte und Metainformationen aus Textdokumenten zu extrahieren und zu verknüpfen.

Kanal: DataEngBytes

Reza Lesmana : "Spring AI Retrieval Augmented Generation (RAG) with ElasticSearch VectorDB“

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Dauer: 28:16

Views (Stand 2025-12-26): 52

Stichworte:
Spring AI
Retrieval Augmented Generation (RAG)
ElasticSearch
Prompt Engineering
Chunking-Strategien

Spring AI ist ein Framework für KI-Ingenieurwesen, das sich nahtlos in das Spring-Ökosystem integrieren lässt.
Es unterstützt verschiedene KI-Modell-Anbieter wie OpenAI, Google's Gemini und Anthropic.
ElasticSearch wird als Vektor-Datenbank für RAG-Anwendungen genutzt, um semantische Ähnlichkeitsabfragen durchzuführen.
RAG (Retrieval Augmented Generation) verbessert die Leistung von AI-Modellen, indem es externe Wissensquellen einbezieht.
Das Prinzip 'Garbage in, Garbage out' gilt auch für RAG-Systeme, wenn die Eingabedaten ungenau sind.
Prompt Engineering hilft, die Effizienz zu steigern und die Anzahl der Prompts zu reduzieren.
Chunking-Strategien sind entscheidend für die Qualität der Abfrageergebnisse in RAG-Systemen.
Feste Chunk-Größen können zu irrelevanten oder unvollständigen Informationen führen, besonders bei kontextabhängigen Texten.
Semantic-Aware Chunking verbessert die Relevanz durch Berücksichtigung semantischer Zusammenhänge zwischen Chunks.
Hybride Suchsysteme wie Elasticsearch kombinieren Keyword- und semantische Suche, um präzisere Ergebnisse zu liefern.
Ein Beispiel für eine Anwendung ist ein Finanzinvestitionsunternehmen, das KI nutzt, um Kunden spezifisch zu beraten.
Ohne Kontextdaten gibt das LLM nur allgemeine Ratschläge, während RAG aktuelle und spezifische Informationen bereitstellt.
Hallucinations können durch die Integration neuer und relevanter Wissensdaten reduziert werden.
Die erste Phase von RAG umfasst Dateneinbringung, Chunking und Speichern in einer Faktordatenbank.
Die zweite Phase umfasst die Abfrageverarbeitung, bei der der Prompt in ein Embedding umgewandelt wird.
Embeddings sind numerische Interpretationen von Texten, Bildern oder Videos, die Beziehungen zwischen Eingaben erfassen.
Semantische Ähnlichkeitsabfragen helfen, thematisch relevante Dokumente aus der Datenbank zu identifizieren.
Ein Problem von RAG ist die irrelevante Ähnlichkeitssuche, bei der ähnliche, aber nicht faktisch relevante Daten gefunden werden.
Lösungen für dieses Problem sind hybride Suchsysteme, die Keyword- und semantische Suche kombinieren.
Batching von Anfragen reduziert Kosten und kann Rabatte von LLM-Anbietern bieten, besonders bei nicht-echtzeitaufgaben.
Caching muss vorsichtig eingesetzt werden, insbesondere bei sensiblen oder nutzerbezogenen Daten.

Kanal: JVM Indonesia

Has RAG Kept Its Promises? Hallucination, factuality, explainability—wins vs gaps

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Dauer: 27:40

Views (Stand 2025-12-26): 15

Stichworte:
RAG
Halluzinationen
Faktizität
Explainability
Wissensgraphen

RAG (Retrieval-Augmented Generation) wurde 2020 eingeführt und verbindet große Sprachmodelle mit lokalen Wissensdatenbanken.
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT3 im Jahr 2022 hat RAG stark an Popularität gewonnen, sowohl in der Forschung als auch in der Praxis.
Die Anzahl der Forschungsarbeiten zu RAG stieg von zwei im Jahr 2020 auf über 4.700 im Jahr 2024 (Stand Oktober).
Eines der zentralen Versprechen von RAG ist die Reduktion von Halluzinationen, die Faktizität und Explainability.
Studien zeigen, dass RAG etwa 70% der Halluzinationen reduzieren kann, aber nicht vollständig halluzinationsfrei ist.
Probleme wie 'Missing Middle' oder 'Loss in the Middle' treten auf, wenn Modelle Informationen aus dem Kontext vergessen oder ignorieren.
RAG soll durch bessere Verknüpfung von Daten die Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen verbessern, was jedoch noch Lücken aufweist.
Die Qualität der Generierung hängt stark von der Relevanz der Abfrage (Retrieval) ab und ist nicht immer zuverlässig.
Integration von Widersprüchen bleibt eine Herausforderung, da Modelle oft keine Konflikte anzeigen oder inkonsistente Antworten liefern.
Faktentreue hat sich verbessert, aber Lücken bleiben, insbesondere bei Echtzeitdaten und domänenspezifischem Wissen.
Modelle können zwar aktuellere Ergebnisse liefern, sind aber nicht immer auf dem neuesten Stand.
ChatGPT und ähnliche Modelle haben allgemeines Weltwissen, aber oft fehlt domänenspezifisches Fachwissen.
Datenqualität ist entscheidend für Genauigkeit und Ausrichtung (Alignment) von RAG-Systemen.
Privatsphäreprobleme bleiben bestehen, z. B. bei der Freigabe sensibler Daten ohne Einwilligung.
Erklärbarkeit (Explainability) ist eine große Herausforderung, da innere Abläufe von LLMs oft undurchsichtig sind.
RAG-Projekte zeigen oft eine Diskrepanz zwischen anfänglicher Begeisterung und tatsächlichen Ergebnissen.
Forschung konzentriert sich stark auf Retrieval-Ansätze (über 20%) und Multimodal-Systeme (über 60%).
Agent-basierte Ansätze gewinnen an Bedeutung, da statische Programmierung nicht mehr ausreicht.
Wissensgraphen können komplexe Fragen durch Graph-Traversierung vereinfachen und unstrukturierte Daten strukturieren.
Graph-Datenbanken wie Neo4j ermöglichen schemalose oder schemalight-Integration für flexible Datenmodellierung.
Die Entscheidung für Graph-basierte Ansätze hängt davon ab, ob bereits ein Graph existiert und der Fokus auf Wissensorganisation liegt.

Kanal: DataEngBytes

Agentic AI Explained Simply (RAG vs Tools vs Agentic AI) | Whiteboard Breakdown

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Dauer: 16:32

Views (Stand 2025-12-26): 24

Stichworte:
Agentic
Autonomie
Planung
Tools
Zielorientierung

Agentic AI ist ein Begriff mit hoher Aktualität, oft missverstanden.
Viele Systeme sind nur erweiterte Chatbots oder Tool-basierte Lösungen.
Reactive AI (Level 1) liefert Antworten ohne Entscheidungen oder Handlungen.
Beispiel für Reactive AI: HR-Chatbot mit generischen Urlaubsrichtlinien.
Level 2 ermöglicht begrenzte Interaktion mit APIs, aber nur auf direkte Anweisung.
Agentic AI (Level 3) handelt autonom und plant eigenständig.
Reactive AI funktioniert wie eine Suchmaschine mit automatisierten Antworten.
Tools-basierte Systeme erlauben begrenzte Aktionen ohne Eigeninitiative.
Agentic AI kann personalisierte Daten abrufen, z. B. Urlaubstage.
Sie führt nur Schritte aus, wenn explizit angewiesen, ohne Vorausplanung.
Agentic AI greift auf HR-APIs zu und führt Aktionen im Nutzerauftrag durch.
Vergleichbar ist sie mit einem Praktikanten, der nur Befehle ausführt.
Ihr Arbeitsprozess folgt einem Loop: Ziel verstehen, zerlegen, Tools wählen, ausführen.
Beispiele für Ziele sind Mitarbeiterurlaub oder Neueinarbeitung von Praktikanten.
Agentic AI führt komplexe Prozesse autonom durch, z. B. Benutzerprofile erstellen.
Sie scheitert nicht an Einzelschritten, sondern passt den Prozess dynamisch an.
Agentic AI arbeitet autonom und führt mehrere Schritte ohne detaillierte Anweisungen aus.
Sie plant, überlegt und handelt, um ein Ziel zu erreichen.
Nach jedem Schritt passt sie den Plan an und gibt Feedback.
Agentic AI nutzt Tools oder APIs für Aufgaben wie Mitarbeiter-Onboarding.
Sie ist zielorientiert und führt mehrstufige Überlegungen durch.
Beispiele sind Coding-Tools wie Cursor oder Reiseplaner.
Im Gegensatz zu RAG oder Tool-Augmented AI plant und handelt sie autonom.
RAG beantwortet Fragen, nutzt aber keine Tools oder autonome Handlungen.

Kanal: Romil Jain

RAG 완전 정복: 청킹부터 Agentic RAG까지! 검색 증강 생성 심화 가이드 2025

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Dauer: 11:30

Views (Stand 2025-12-26): 5

Stichworte:
Chunking
Vector-Datenbanken
RAGAS
Agentic RAG
Hybrid-Strategie

RAG-Systeme nutzen ihr volles Potenzial oft nicht, obwohl sie in Unternehmen als Standard gelten.
Erfolg oder Misserfolg eines RAG-Systems hängt stark von kleinen Details ab, wie der Chunking-Strategie.
Semantisches Chunking basiert auf bedeutungsvollen Textabschnitten und kann die Genauigkeit um 15-25% steigern.
Die optimale Chunk-Größe liegt zwischen 300 und 500 Tokens mit einer leichten Überlappung von 10-20%.
Vector-Datenbanken wie Chroma, Weaviate oder Pinecone sind entscheidend für die Leistung eines RAG-Systems.
RAGAS ist ein wissenschaftliches Bewertungssystem, das Genauigkeit, Relevanz und Vollständigkeit misst.
Fortgeschrittene Techniken wie Hydra oder GraphRAG können die Leistung deutlich steigern.
Agentic RAG ermöglicht dem System, dynamisch zu entscheiden, welche Datenquellen genutzt werden sollen.
RAG funktioniert wie ein offenes Buch, bei dem das Modell in Echtzeit auf externe Datenbanken zugreift.
Fine-Tuning ist vergleichbar mit Auswendiglernen und internalisiert eine Datenbasis vollständig.
RAG eignet sich besonders für dynamische oder präzise Informationen, während Fine-Tuning spezifische Sprachstile verinnerlicht.
Die optimale Strategie kombiniert beide Ansätze: Zuerst wird das Modell durch Fine-Tuning trainiert.
Anschließend wird RAG integriert, um dem Modell in Echtzeit aktuelle Informationen zur Verfügung zu stellen.
Dies ist die leistungsstärkste Hybrid-Strategie für präzise und aktuelle Antworten.
Der Abschnitt endet mit der Frage, welcher Aspekt des RAG-Systems als Nächstes optimiert werden soll.
Mögliche Optimierungen sind Chunking-Strategien, Vektordatenbanken oder Evaluierungsprozesse.

Kanal: DoYouKnow

Agentic RAG Explained | Akshay Palakkode, PayPal

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Dauer: 55:32

Views (Stand 2025-12-26): 233

Stichworte:
Agentic RAG
Task Execution
Planung
Tool Orchestration
Halluzination

Agentic RAG geht über traditionelle RAG-Systeme hinaus, die nur Informationen abrufen und zitieren können.
Es kann Aufgaben wie Bestellungen bearbeiten oder Rückerstattungen verarbeiten, ähnlich einem Assistenten.
Traditionelles RAG versagt bei 'Mach dies'-Befehlen, da es keine Handlungen ausführt.
Agentic RAG plant, handelt und überprüft Ergebnisse, z. B. durch API-Aufrufe oder Datenbankaktualisierungen.
Ein Problem mit RAG ist die Halluzination von Fähigkeiten, bei der das System fälschlicherweise behauptet, Aufgaben erledigt zu haben.
Agentic RAG vermeidet dies durch Verifizierung und Anpassung, falls Plan A scheitert.
Ein Beispiel ist eine Kundabfrage zur Rückerstattung, die das System prüft, berechnet und aktualisiert.
Es funktioniert wie ein Assistent, der nicht nur Links liefert, sondern auch Aktionen ausführt, z. B. Pizzabestellungen.
Der Fokus liegt auf praktischer Umsetzung ohne philosophische Debatten über AGI oder Emergenz.
Ziele sind die Produktionseinsatzfähigkeit, Guardrails gegen unkontrolliertes Verhalten und Debugging bei Problemen.
Agentic RAG kann Informationen finden und Aktionen ausführen, ähnlich einem Chatbot im Vergleich zu einer Suchmaschine.
Einfache Intent-Mapping-Agenten reagieren nur auf Schlüsselwörter und erfüllen komplexe Anforderungen nicht.
Agenten benötigen Planungsfähigkeiten, um Probleme logisch durchzudenken, bevor sie handeln.
Werkzeuge müssen klar definiert sein, um Missbrauch oder unerwünschte Aktionen zu verhindern.
Agenten benötigen Arbeits- und Langzeitgedächtnis für aktuelle Aufgaben und Nutzerpräferenzen.

Kanal: NIAT Tech Decode

💡 Python RAG: Master AI Accuracy & Boost Productivity! #RAG @PyLouis #louispyth

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Dauer: 02:22

Views (Stand 2025-12-26): 183

Stichworte:
RAG
Halluzinationen
Embeddings
Cosine-Ähnlichkeit
Prompt-Augmentation

Eine Python-basierte Lösung kann KI dazu bringen, nur die Wahrheit zu sprechen und Halluzinationen zu vermeiden.
Große generative KI-Modelle sind leistungsfähig, aber oft auf veralteten Trainingsdaten basierend, was zu ungenauen Antworten führt.
Ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System wird aufgebaut, um der KI Zugang zu Echtzeit-Fakten zu geben und ihre Genauigkeit zu steigern.
Der Prozess beginnt mit dem Einrichten einer Umgebung, in der Bibliotheken wie 'sentence transformers' importiert werden.
Dokumente werden in kleinere, überlappende Stücke (Chunks) aufgeteilt, um effizient verarbeitet zu werden.
Diese Textstücke werden in numerische Embeddings umgewandelt, die den semantischen Inhalt darstellen.
Ein In-Memory-Vektor-Speicher wird erstellt, der die Textstücke mit ihren Embeddings verknüpft und als Suchbare Wissensdatenbank dient.
Eine Benutzabfrage wird eingebettet und mithilfe von Cosine-Ähnlichkeit die relevantesten Chunks aus dem Vektor-Speicher abgefragt.
Die ursprüngliche Abfrage wird mit den abgerufenen Informationen kombiniert, um eine augmentierte Prompt zu erstellen.
Die augmentierte Prompt wird an Gemini 2.5 Pro gesendet, um eine fundierte und genaue Antwort zu generieren.
RAG-Systeme verbessern die Genauigkeit von KI-Modellen durch Echtzeit-Fakten.
Textchunks werden in numerische Embeddings umgewandelt, um semantischen Inhalt darzustellen.
Ein Vektor-Speicher dient als Suchbare Wissensdatenbank für relevante Informationen.
Cosine-Ähnlichkeit hilft, die relevantesten Chunks für eine Abfrage zu identifizieren.
Prompt-Augmentation kombiniert Benutzerabfragen mit abgerufenen Informationen.
Die Lösung reduziert Halluzinationen und steigert die Produktivität durch präzise Antworten.
Embeddings ermöglichen es der KI, semantische Zusammenhänge in Textdokumenten zu erkennen.
Der Vektor-Speicher ermöglicht schnelle und effiziente Abfragen von Wissensdatenbanken.
Cosine-Ähnlichkeit ist ein bewährtes Verfahren zur Identifikation relevanter Informationen.
Prompt-Augmentation verbessert die Qualität der KI-Antworten durch kontextuelle Ergänzungen.
Die Integration mit Gemini 2.5 Pro sorgt für hochwertige und fundierte Antworten.
RAG-Systeme sind besonders nützlich, um veraltete Trainingsdaten zu überwinden.
Die Lösung ist skalierbar und kann in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden.

Kanal: LOUIS PYTHON

Wiring AI Agents to Enterprise Data with Azure AI Foundry + Fabric

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Dauer: 04:49

Views (Stand 2025-12-26): 9

Stichworte:
Azure AI Foundry
DataOps-Agenten
Echtzeit-Operations-Agenten
OneLake
Governance

Azure bietet eine integrierte Plattform für KI, die Daten und Agenten zusammenbringt.
Fabric und OneLake speichern rohe Unternehmensdaten zentralisiert.
Semantische Modelle wandeln Rohdaten in geschäftliche Konzepte um.
Azure AI Foundry und AI Data Agents dienen als Schnittstelle für Agenten.
Ein Router-Agent leitet Fragen an spezialisierte Agenten weiter.
DataOps-Agenten nutzen Fabric-Werkzeuge zur SQL-Übersetzung.
Echtzeit-Operations-Agenten kombinieren Daten mit externen Quellen wie Bing Grounding.
Alle Agenten arbeiten sicher innerhalb von Azure AI Foundry und dem Microsoft Framework.
Das System ermöglicht nahtlose Abfragen von Routinedaten und Echtzeitbedingungen.
Daten bleiben in einem gouvernierten Umfeld, während Agenten darauf agieren.
Sicherheit wird durch klare Kontrollen gewährleistet.
Jeder Agent hat eine definierte Verantwortung in einem einheitlichen Ablauf.
Azure Fabric gibt der KI eine saubere, reglementierte und semantische Sicht.
AI-Datenagenten und Ontologien stellen Intelligenz den Agenten zur Verfügung.
Azure AI Foundry kombiniert mit dem agentischen Framework orchestriert spezialisierte Agenten.
Die Agenten verbinden Unternehmenswahrheiten mit Echtzeit-Signalen.
Das System ermöglicht eine nahtlose Integration von Daten und KI-Funktionen.
Sicherheit und Governance sind integrale Bestandteile des gesamten Prozesses.

Kanal: Pablo’s AI Corner

Part 2: Building my Digital Twin using Semantic AND Graph RAG

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Dauer: 05:07

Views (Stand 2025-12-26): 10

Stichworte:
Semantic RAG
GraphRAG
digitale Zwillinge
Persönlichkeitsloop
menschliche Nuancen

Eric 2.0 nutzt eine Kombination aus Semantic RAG und GraphRAG, um einen digitalen Zwilling zu erstellen.
Semantic RAG funktioniert wie ein Bibliothekar, der Fakten und Tonfall reproduziert, aber keine logischen Schlussfolgerungen zieht.
GraphRAG agiert als Privatdetektiv, der Beziehungen und Zusammenhänge in einem Lebensgraph analysiert.
Die Architektur besteht aus drei Stufen: Semantic RAG für Stimme, GraphRAG für Logik und Persönlichkeitsloop für Konsistenz.
Die Persönlichkeitsloop verhindert den Verfall der LLM-Persönlichkeit, indem sie stabile Eigenschaften extrahiert und speichert.
Ohne Trennung von Fakten und Werten verliert der digitale Zwilling seine Essenz und wird unzuverlässig.
Das Ziel ist es, sowohl das 'Was' (Erlebnisse) als auch das 'Warum' (Werte) abzubilden, um menschliche Nuancen zu erfassen.
Der Abschnitt beschreibt den Übergang vom reinen Datenspeichern zur Erfassung der menschlichen Essenz.
Es geht darum, die Komplexität des Menschseins in digitalen Zwillingen abzubilden.
Jeder Schritt hilft dabei, die Gründe hinter unserem eigenen Leben zu verstehen.
Die Interaktion zwischen einem 'Investigator' und einem 'Librarian' wird als zukünftiger Fokus genannt.
Der Gast AI Geek wird für das faszinierende Gespräch gedankt.
Semantic RAG sorgt für authentischen Sprachstil, während GraphRAG die logische Basis für Entscheidungen bietet.
Die dreistufige Architektur sichert sowohl Fakten als auch Werte in einem digitalen Zwilling.
Ein digitaler Zwilling ohne Persönlichkeitsloop verliert schnell seine Konsistenz und Zuverlässigkeit.
Die Erfassung menschlicher Nuancen erfordert die Kombination von Erlebnissen und Werten.
Der Übergang vom Datenspeichern zur Essenzabbildung markiert einen Meilenstein in der KI-Forschung.
Die Komplexität des Menschseins wird durch digitale Zwillinge besser verstanden und abgebildet.
Verständnis der Gründe hinter unserem Leben ist ein zentrales Ziel dieser Architektur.
Die Rolle eines 'Investigator' und 'Librarian' wird in zukünftigen Entwicklungen eine größere Bedeutung erhalten.

Kanal: @aigeek-uk

LLMs Don’t Think Like Humans | Large Language Models Explained in 1 Minute!

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Dauer: 00:44

Views (Stand 2025-12-26): 304

Stichworte:
LLMs
Tokenberechnung
Training
Autovervollständigung
Agentive AI

LLMs denken nicht wie Menschen, sondern berechnen nur das wahrscheinlichste nächste Token.
Sie sind keine intelligenten Systeme, sondern extrem leistungsfähige Autovervollständigungen.
Das Training erfolgt mit Billionen von Wörtern, z. B. aus Texten wie Chad JPD.
LLMs verstehen keine Bedeutung und haben keine Überzeugungen oder Ziele.
Im Gegensatz zur Google-Suche vervollständigen sie ganze Sätze auf massiver Skala.
Echte Intelligenz entsteht erst durch das Hinzufügen von Gedächtnis, Werkzeugen und Zielen.
Agentive AI könnte der nächste Schritt in der Entwicklung von KI sein.
LLMs argumentieren nicht wie Menschen, sondern generieren nur wahrscheinlichste Tokenfolgen.
Sie haben kein Bewusstsein oder Verständnis für Kontext jenseits statistischer Muster.
Die Leistung von LLMs basiert auf der Verarbeitung riesiger Datensätze.
Autovervollständigung ist ihr Hauptmechanismus, nicht echte kognitive Prozesse.
LLMs können keine neuen Informationen generieren, sondern nur existinge Muster nachahmen.
Ihre Stärken liegen in der Textgenerierung, nicht im Verständnis oder logischen Schlussfolgern.
Echte Intelligenz erfordert mehr als nur die Vorhersage des nächsten Tokens.
Agentive AI könnte diese Lücke durch das Hinzufügen von Zielen und Werkzeugen schließen.
LLMs sind nützlich für bestimmte Aufgaben, aber keine echten Denksysteme.
Ihr Verhalten ist rein statistisch und nicht von menschlicher Kognition beeinflusst.
Die Entwicklung hin zu Agentive AI könnte eine neue Ära der KI einläuten.
LLMs sind ein Zwischenschritt, kein Endziel in der KI-Entwicklung.

Kanal: Think with Zubair

RAG Explained: Boost AI Accuracy & Beat Hallucinations #shorts

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Dauer: 01:15

Views (Stand 2025-12-26): 606

Stichworte:
RAG
Retrieval
Vektordatenbank
Halluzinationen
Genauigkeit

RAG steht für Retrieval Augmented Generation und dient der Verbesserung der Genauigkeit von KI-Modellen.
Es wird genutzt, um häufige Fragen aus großen Dokumenten zu beantworten, ohne manuelle Wiederholungen.
Das Dokument wird in kleinere Abschnitte unterteilt und nach relevanten Fragen gelabelt.
Bei einer Nutzerfrage greift RAG auf die gelabelten Abschnitte zurück, die in einer Vektordatenbank gespeichert sind.
Die relevanten Abschnitte werden zusammen mit der Frage an ein großes Sprachmodell gesendet, um eine präzise Antwort zu generieren.
RAG reduziert Halluzinationen und falsche Antworten, indem es auf vertrauenswürdige Quellen zurückgreift.
Es wird für Aufgaben wie Question Answering, Zusammenfassungen und Chatbots eingesetzt, die zuverlässige Informationen benötigen.
RAG ermöglicht dem Modell, neue und relevante Kontexte zu nutzen, um Nutzerfragen präzise zu beantworten.
Durch den Zugriff auf strukturierte Datenbanken wird die Antwortqualität signifikant gesteigert.
Halluzinationen werden minimiert, da das System nur auf verifizierte Informationen zurückgreift.
Die Methode ist besonders nützlich für Anwendungen, die hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit erfordern.
RAG verbessert die Interaktion zwischen Nutzer und KI durch präzise und kontextbezogene Antworten.
Es unterstützt die Erstellung von Zusammenfassungen, indem es relevante Abschnitte aus dem Dokument extrahiert.
Die Technologie ist vielseitig einsetzbar, etwa in Chatbots oder Wissensdatenbanken.
Durch den Einsatz von Vektordatenbanken wird die Suche nach relevanten Informationen effizienter.
RAG hilft, falsche Antworten zu vermeiden, indem es nur auf gelabelte und verifizierte Quellen zurückgreift.
Die Methode ist besonders nützlich für komplexe Fragen, die detailliertes Wissen erfordern.
Sie verbessert die Benutzererfahrung durch präzisere und vertrauenswürdigere Antworten.
RAG kann in verschiedenen Domänen eingesetzt werden, etwa in der Medizin oder im Kundenservice.
Die Technologie ist skalierbar und eignet sich für große Datenmengen.
Sie reduziert die Notwendigkeit manueller Überprüfung von Antworten durch automatische Verifizierung.

Kanal: RJ the Computer Doctor

DSPy 3 + GEPA: The Most Advanced RAG Framework Yet — Auto Reasoning & Prompting

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Dauer: 11:48

Views (Stand 2025-12-26): 3038

Stichworte:
GPT
GEPA
RAG
Prompt-Optimierung
Agentic AI

OpenAI hat GPT 5.2 veröffentlicht, eine verfeinerte Version mit verbesserten Fähigkeiten.
GPT 5.2 positioniert sich als praktisches Arbeitswerkzeug mit Fokus auf Zuverlässigkeit.
Agentic AI führt komplexe Aktionen aus, indem sie Tools nutzt und Schlussfolgerungen zieht.
DSPI behandelt Sprachmodelle wie Geräte und optimiert Prompts automatisch.
Der Genetic Pareto Prompt Optimizer (GEPA) verbessert Prompts durch genetische Algorithmen.
GEPA kombiniert erfolgreiche Prompts, um bessere zu generieren und eine Evolutionsstruktur aufzubauen.
Multi-Hop RAG extrahiert Fakten aus dem Kontext für umfassende Antworten bei komplexen Fragen.
GEPA übertrifft herkömmliche Methoden wie MyProv2 durch automatische Optimierung ohne manuelle Anpassungen.
GEPA erstellt automatisch bessere Prompts durch eine Prompt-Evolutionsbaum-Struktur.
Jede Verbesserung wächst am Baum und behält erfolgreiche Elemente bei, während sie neue hinzufügt.
GEPA ist 35 Mal effizienter als MyProve 2 und generiert kürzere Prompts mit besserer Leistung.
Ein Test namens RCAGI2 misst die Fähigkeit von KI-Modellen, abstrakte Rätsel zu lösen.
GPT 5.2 erreicht im RCAGI2-Test eine Leistung von 52.9%, fast das Doppelte von Gemini 3 Pro.
Der GDPVAL-Test misst die Fähigkeit, reale Aufgaben wie Recherche und Planung zu bewältigen.
GPT 5.2 erreicht im GDPVAL-Test eine Leistung von 70.9%, deutlich besser als GPT 5.1.
GEPA nutzt reflektive Fähigkeiten und domänenspezifisches Feedback für die Prompt-Optimierung.
DSPy3-Keeper-Optimizer und Agentic RAG werden durch bestimmte Bibliotheken unterstützt.
Ein TF-IDF Retriever findet relevante Dokumente für Nutzerabfragen.
DSPy 3 kombiniert RAG mit GEPA für eine fortschrittliche Wissenssuche und Beantwortung.
Das System bewertet Dokumente nach Relevanz, sortiert sie und liefert die besten Ergebnisse.
Zwei Methoden zur Fragebeantwortung werden genutzt: einfache Kombination und komplexe Faktenextraktion.
GEPA analysiert Antwortqualität durch Metriken, gibt Feedback und verbessert zukünftige Prompts.

Kanal: Gao Dalie (高達烈)

Resource Allocation Graph in OS 🔥 | Deadlock Detection | Hindi Explanation

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Dauer: 13:13

Views (Stand 2025-12-26): 142

Stichworte:
Resource Allocation Graph
Deadlock Detection
Prozess
Ressource
Kante

Der Resource Allocation Graph (RAG) ist eine grafische Methode zur Darstellung von Ressourcenzuweisungen in Betriebssystemen.
Er zeigt Prozesse als Kreise und Ressourcen als Quadrate, wobei Kanten die Beziehungen zwischen ihnen darstellen.
Request-Kanten (Process → Resource) symbolisieren Anfragen eines Prozesses an das Betriebssystem.
Allokations-Kanten (Resource → Process) repräsentieren die Zuweisung einer Ressource an einen Prozess.
Zyklen im RAG indicate potenzielle Deadlocks, da sie kreisförmige Abhängigkeiten zwischen Prozessen und Ressourcen zeigen.
Ein System ist im Deadlock, wenn ein Zyklus im Graphen existiert, was zu blockierten Prozessen führt.
Die korrekte Unterscheidung zwischen Request- und Allokations-Kanten ist entscheidend für die Analyse von Deadlocks.
In Prüfungen wird oft gefragt, wie man Prozesse und Ressourcen in einem RAG korrekt zuordnet.
Bidirektionale Kanten zeigen die Wechselwirkung zwischen Prozessen und Ressourcen an das Betriebssystem.
Ein Zyklus entsteht, wenn ein Prozess P1 Ressource R1 besitzt und R2 anfordert, während P2 R2 besitzt und R1 anfordert.
Dieser Zyklus führt zu einem Deadlock, bei dem kein Prozess weiterarbeiten kann, bis einer seine Ressourcen freigibt.
Die Erkennung von Zyklen ist ein zentrales Thema in der Deadlock-Detection mit dem RAG.
Ein System ist sicher, wenn kein Zyklus im Graphen existiert und alle Prozesse korrekt funktionieren.
Prüfungsfragen umfassen oft die Definition des RAG und dessen Komponenten wie Request- und Allokationskanten.
Die Anzahl der Punkte im RAG beeinflusst den Umfang der Antwort, z. B. 5, 10 oder 12 Punkte.
Zyklen im RAG sind ein häufiges Thema in Prüfungen, da sie auf Deadlocks hinweisen können.
Der Dozent erklärt alle Fragen leicht verständlich, sobald die Vorbereitungen abgeschlossen sind.
Es wird empfohlen, den Kanal zu abonnieren und das Video zu liken, falls es hilfreich war.
Der nächste Teil des Videos wird in Kürze veröffentlicht.
Das Video endet mit einem Dankeschön und dem Aufruf, weiter zu codieren.

Kanal: Code Hacker

RAG Explained Simply | Why LLMs Alone Are Not Enough #ArtificialIntelligence #aiagents

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Dauer: 06:28

Views (Stand 2025-12-26): 42

Stichworte:
LLMs
RAG
Vektordatenbank
Feinabstimmung
Kontextualisierung

LLMs wie GPT sind auf öffentlichen Daten trainiert und kennen keine unternehmensspezifischen oder privaten Informationen.
RAG (Retrieval Augmented Generation) ist eine Technik, die relevante Daten abruft, bevor das LLM eine Antwort generiert.
Die Funktionsweise von RAG ähnelt einem offenen Buch-Examen: Relevante Seiten werden schnell gefunden und genutzt.
Dokumente werden in Chunks aufgeteilt, in Embeddings umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert.
Benutzerabfragen werden ebenfalls in Embeddings umgewandelt, um eine ÄhnlichkeitsSuche durchzuführen und die relevantesten Chunks zu finden.
RAG macht das LLM nicht klüger, sondern verbessert die Kontextualisierung der Antworten durch zusätzliche Informationen.
Besonders nützlich ist RAG bei häufig wechselnden Daten, PDF-Dokumenten oder wenn präzise Antworten benötigt werden.
RAG ist kostengünstiger als Feinabstimmung und ermöglicht einfache Aktualisierungen der Daten.
Ein häufiger Irrtum ist, dass RAG das LLM selbst intelligenter macht – tatsächlich wird nur der Kontext smarter.
RAG eignet sich nicht für einfache Chat-Anwendungen ohne externe Daten oder Kontext.
LLMs benötigen Kontext, um präzisere und verständlichere Antworten zu liefern.
RAG verbessert die Qualität der LLM-Ausgaben durch zusätzliche Kontextinformationen.
LLMs haben nur Zugang zu öffentlichen Informationen, während RAG private Daten integrieren kann.
RAG hilft LLMs, genauere Ergebnisse zu liefern, indem es spezifischen Kontext einbezieht.
Der Unterschied zwischen Feinabstimmung und RAG wird in zukünftigen Videos behandelt.
Fehlende oder unklare Antworten von LLMs können durch RAG vermieden werden.
RAG ist besonders nützlich für die Arbeit mit sensiblen oder privaten Daten.
Zuschauern wird empfohlen, auf die Playlist zu achten, um weitere Themen wie Feinabstimmung zu sehen.
Interaktion (Likes, Kommentare) wird ermutigt, um Feedback und Wünsche für zukünftige Videos zu teilen.

Kanal: Proof2Code

Understanding Retrieval Augmented Generation (RAG) #shorts

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Dauer: 02:09

Views (Stand 2025-12-26): 100

Stichworte:
RAG
Agentic Workflows
Andrew Ng
KI-Agenten
Case Study

RAG (Retrieval Augmented Generation) ist ein etabliertes Konzept in der KI-Welt.
Es kombiniert Generationsmodelle mit Abrufmechanismen, um präzisere Ergebnisse zu liefern.
Der Abschnitt erklärt die Funktionsweise von RAG und seine Bedeutung in modernen KI-Systemen.
Agentic Workflows sind ein Trend, der von Andrew Ng geprägt wurde.
Andrew Ng führte den Begriff 'agentic workflows' ein, um die Vielfalt von KI-Agenten zu beschreiben.
Ein agentic workflow besteht aus mehreren Schritten wie Prompts, Tools und API-Aufrufen.
Diese Workflows ermöglichen komplexe Interaktionen zwischen KI-Systemen und externen Ressourcen.
Im Abschnitt 6 wird ein praktisches Beispiel (Case Study) behandelt.
Dieses Beispiel zeigt den Nutzen von agentic Workflows in der Praxis.
Es wird diskutiert, wie man misst, ob ein agentic workflow wie gewünscht funktioniert.
Die Effektivität von agentic Workflows ist ein zentrales Thema im Text.
RAG und agentic Workflows sind eng miteinander verbunden.
Beide Konzepte zielen darauf ab, die Leistung von KI-Systemen zu steigern.
Agentic Workflows ermöglichen es KI-Agenten, dynamisch auf Änderungen zu reagieren.
Dies führt zu flexibleren und anpassungsfähigeren KI-Lösungen.
Die Kombination aus RAG und agentic Workflows bietet neue Möglichkeiten in der KI-Entwicklung.
Andrew Ng betont die Bedeutung von agentic Workflows für zukünftige KI-Anwendungen.
Der Text zeigt, wie diese Konzepte in realen Szenarien eingesetzt werden können.
Die Messung der Effektivität ist entscheidend für den Erfolg von agentic Workflows.
Durch praktische Beispiele wird die Theorie in die Praxis übertragen.
Dies ermöglicht eine bessere Verständnis und Anwendung dieser KI-Konzepte.

Kanal: Devansh: Chocolate Milk Cult Leader

My Weekly AI Update – Week 3 | Learning MCP, RAG & Building in Public

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Dauer: 03:53

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Stichworte:
MCP
RAG
Vektordatenbanken
API-Authentifizierung
AI-Kampagne

MCP steht nicht für multi-component prompting, sondern für Model Context Protocol.
Es hilft AI-Systemen, Kontext über Tools, Daten und Aktionen hinweg zu verstehen.
Aktuell wird an einem Kurs namens '10 hours to 10 seconds' gearbeitet.
Der Kurs behandelt Themen wie Vektordatenbanken, RAG-Pipelines und API-Authentifizierung.
Eine Vektor-Datenbank speichert Informationen basierend auf Bedeutung, nicht nur Keywords.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Prozess, bei dem AI die richtigen Informationen abruft.
Pinecone ist eine Plattform zur Speicherung und Verwaltung von Daten für AI-Anwendungen.
API-Authentifizierung dient als sichere Schnittstelle zwischen Systemen.
Die neue Kampagne 'Seven Days of AI Craft' startet mit täglichen Prompt-Challenges.
Die Ad-Kampagne von Construction Times AI zielt auf maßgeschneiderte Lösungen für Gründer ab.
Jody Murfit drückt Dankbarkeit für das Team und wünscht eine schöne Weihnachtszeit.
Das nächste Update ist am Boxing Day geplant.
MCP ermöglicht es AI-Systemen, konsistent zu bleiben.
Der Kurs bietet praktische Einblicke in die Arbeit mit Vektordatenbanken.
RAG verbessert die Genauigkeit von AI-Antworten durch gezielten Informationsabruf.
Pinecone unterstützt Entwickler bei der Implementierung von AI-Lösungen.
API-Authentifizierung schützt vor unbefugtem Zugriff auf Systeme.
Die Kampagne fördert kreative Ansätze in der AI-Entwicklung.
Die Zielgruppe der Ad-Kampagne sind Gründer und Unternehmer.
Jody Murfit betont die Bedeutung von Teamarbeit im Projekt.
Das nächste Update wird weitere Fortschritte präsentieren.
MCP ist ein zentrales Element für kontextbewusste AI-Systeme.
Der Kurs ist ideal für Einsteiger, die sich in RAG vertiefen möchten.

Kanal: Jody Murfit

Retrieval Augmented Generation Explained #shorts

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Dauer: 00:45

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Stichworte:
Retrieval
Prompt-Template
Dokumente
Genauigkeit
RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) identifiziert relevante Dokumente für eine Benutzabfrage.
Diese Dokumente werden in ein Prompt-Template integriert, um strukturierte Antworten zu generieren.
Das Prompt-Template kann beispielsweise lauten: 'Antworte auf die Benutzabfrage basierend auf der Liste der Dokumente.'
Falls die benötigte Information nicht in den Dokumenten enthalten ist, antwortet das System mit 'Ich weiß es nicht.'
Die Kombination aus Abfrage und Dokumenten bildet die Grundlage für präzise und genaue Antworten.
Das System wird durch die Dokumente 'geerdet', was die Qualität der Ergebnisse signifikant verbessert.
Prompt-Templates sorgen für Konsistenz im Generierungsprozess und standardisieren die Vorgehensweise.
RAG ist eine Methode, die Retrieval und Generation vereint, um komplexe Abfragen effizient zu beantworten.
Die Genauigkeit der Antworten hängt stark von der Qualität und Relevanz der verwendeten Dokumente ab.
Durch den Einsatz von RAG können Systeme auf spezifische Datenquellen zugreifen und diese nutzbar machen.
Das Konzept der 'Grounding' stellt sicher, dass die generierten Inhalte auf tatsächlichen Dokumenten basieren.
Prompt-Templates ermöglichen es, den Generierungsprozess an verschiedene Anwendungsfälle anzupassen.
RAG ist besonders nützlich in Szenarien, wo präzise und faktenbasierte Antworten erforderlich sind.
Die Methode reduziert das Risiko von Halluzinationen, da sie sich auf existierende Dokumente stützt.
Benutzerabfragen werden durch die Integration von Dokumenten kontextualisiert und verständlicher beantwortet.
RAG kann in verschiedenen Domänen eingesetzt werden, z. B. in der Wissensverarbeitung oder Recherche.
Die Effizienz des Systems steigt, da es nicht auf generische Daten zurückgreifen muss, sondern auf spezifische Quellen.
Prompt-Templates helfen dabei, die Generierung zu steuern und unerwünschte Antworten zu vermeiden.
Die Methode ist besonders wertvoll für Anwendungen, die hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit erfordern.

Kanal: Devansh: Chocolate Milk Cult Leader

LLM Context Window & RAG Explained: The Developer's Guide to System Prompts

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Dauer: 04:24

Views (Stand 2025-12-26): 11

Stichworte:
Prompt-Sandwich
System-Prompt
Kontextfenster
Halluzinationen
RAG

Echte KI-Anwendungen entstehen nicht nur durch geschickte Prompts, sondern durch gut konstruierte Systeme.
Die Benutzeranfrage ist nur ein kleiner Teil des gesamten Kontexts, die Zuverlässigkeit kommt aus der Architektur des Systems um die LLM herum.
Es muss ein Denkwandel von Prompt-Engineering zu Context-Engineering stattfinden, um effektive KI-Systeme zu entwickeln.
Eine LLM sieht den Prompt nie isoliert, sondern als letzten Teil einer größeren Struktur namens 'Prompt-Sandwich'.
Der System-Prompt ist das mächtigste Werkzeug zur Steuerung des Modellverhaltens und setzt unveränderliche Regeln für die Interaktion.
LLMs haben kein persistentes Gedächtnis, jede Interaktion wird neu berechnet, was als 'Gedächtnisillusion' bezeichnet wird.
Das Kontextfenster ist begrenzt und misst die maximale Informationsmenge in Tokens, nicht in Wörtern, die eine LLM verarbeiten kann.
LLMs zeigen eine U-förmige Aufmerksamkeit: Sie achten am meisten auf den Anfang (System-Prompt) und das Ende (Benutzer-Prompt).
Halluzinationen sind kein Bug, sondern ein Feature der Mustervervollständigung, LLMs generieren linguistisch plausible, aber oft falsche Antworten.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) reduziert Halluzinationen, indem es aktuelle Informationen aus externen Wissensdatenbanken abruft und dem LLM als Kontext bereitstellt.
Die Architektur eines KI-Systems ist entscheidend für dessen Zuverlässigkeit und Effektivität.
Prompt-Engineering allein reicht nicht aus, um robuste KI-Anwendungen zu entwickeln.
Context-Engineering wird zum Schlüssel für die Entwicklung zuverlässiger KI-Systeme.
Der 'Prompt-Sandwich' besteht aus System-Prompt, Benutzer-Prompt und optionalem Kontext, der dem LLM bereitgestellt wird.
System-Prompts definieren unveränderliche Regeln, die das Verhalten des Modells steuern und beeinflussen.
LLMs haben kein echtes Gedächtnis, jede Interaktion wird unabhängig voneinander berechnet, was zu 'Gedächtnisillusionen' führen kann.
Das Kontextfenster begrenzt die Menge an Informationen, die eine LLM gleichzeitig verarbeiten kann, gemessen in Tokens.
Die U-förmige Aufmerksamkeit von LLMs bedeutet, dass sie besonders auf den Anfang und das Ende des Prompts achten.
Halluzinationen sind ein inhärentes Feature von LLMs, da sie Muster vervollständigen und dabei oft falsche, aber plausible Antworten generieren.
RAG verbessert die Genauigkeit von LLMs, indem es externe Wissensquellen nutzt, um aktuelle und relevante Informationen bereitzustellen.

Kanal: Md. Aliullah

Building Trust at Scale: How RAG Is Evolving for Enterprise AI - Signal65

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Dauer: 03:48

Views (Stand 2025-12-26): 6288

Stichworte:
RAG
Agentic RAGs
Inferencing
Kosteneffizienz
Skalierbarkeit

RAG (Retrieval Augmented Generation) ist eine Technologie, die spezifische Quellenmaterialien referenziert.
Sie liefert detaillierte Antworten, besonders nützlich für Bereiche wie Rechtsanwaltskanzleien.
Graph RAGs können Verbindungen zwischen scheinbar unverbundenen Informationen erkennen und visualisieren.
Diese Funktion ähnelt der von Mindmaps und bietet visuelle Darstellungen komplexer Zusammenhänge.
Agentic RAGs gehen einen Schritt weiter, indem sie nicht nur analysieren, sondern autonom handeln.
Sie recherchieren Daten, entwickeln Pläne und liefern die präziseste Lösung zurück.
Tests haben gezeigt, dass agentische AI-Workflows eine 40% höhere Genauigkeit aufweisen.
Im Vergleich zu traditionellen RAG-Modellen sind sie effizienter in der Problemlösung.
Für CIOs und CTOs steht die Frage im Vordergrund, wie man mit generativer KI Kosten spart oder sogar Geld verdient.
Eigene Modelle zu trainieren ist oft unwirtschaftlich für kleine und mittlere Unternehmen.
Offene Quellmodelle mit RAG-Implementierungen bieten eine realistischere Alternative.
Inferencing wird zunehmend nachgefragt, da es skalierbare, multi-node-Architekturen ermöglicht.
Diese Architekturen skalieren linear und sind umweltfreundlich im Betrieb.
RAG-Modelle ermöglichen nachhaltige Lösungen für Rechenzentren, unabhängig von der Kühlmethode.
Der Markt verlangt nach flexiblen, skalierbaren AI-Lösungen, die wirtschaftlich tragfähig sind.
Technisch müssen diese Lösungen sowohl effizient als auch langfristig umsetzbar sein.
Das Transcript endet mit einem humorvollen Verweis auf Seamus Jones' Expertise.
Es folgt eine Einladung zu weiteren Folgen der Serie.
Die Diskussion betont die Bedeutung von RAG in der Enterprise AI.
Agentic RAGs bieten innovative Ansätze für die Automatisierung komplexer Prozesse.

Kanal: Six Five Media

UnChat Mini – AI Document Chat using RAG | Semantic Search Demo

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Dauer: 05:10

Views (Stand 2025-12-26): 110

Stichworte:
RAG
semantische Suche
Dokumentverarbeitung
offlinefähig
Vektor-Embeddings

UnChat Mini ist ein leichtgewichtiges System, das Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzt.
Es ermöglicht Nutzern, mit eigenen Dokumenten per KI zu interagieren.
Das System zeigt den Status hochgeladener Dokumente an, einschließlich Embedding-Dimensionen und verarbeiteter Zeichen.
Nutzer können Dokumente in Formaten wie TXT, PDF oder Word hochladen.
Eine intelligente semantische Chunking-Funktion ist standardmäßig aktiviert.
Nach dem Hochladen werden die Dokumente in sinnvolle Abschnitte aufgeteilt.
Diese Abschnitte werden in Vektor-Embeddings umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert.
Nutzer können Fragen zu den hochgeladenen Dokumenten stellen.
Das System wandelt die Abfrage in ein Embedding um und sucht relevante Dokumentenabschnitte.
Die Antwortgenerierung erfolgt streng auf Basis der hochgeladenen Dokumente.
UnChat Mini kann vollständig offline betrieben werden, ohne Internetverbindung.
Es nutzt lokale Modelle wie Call Lama für Edge-Geräte und privatsensible Umgebungen.
Nomic Embed Text wird zur Erstellung von Vektor-Embeddings verwendet.
Die semantische Suche findet die relevantesten Dokumentenabschnitte effizient.
Das System vermeidet direkte Dokumentensuche durch das LLM.
Es ist ideal für Anwendungen, die Datenschutz und Offline-Funktionalität erfordern.
UnChat Mini bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Verwaltung hochgeladener Dokumente.
Die Verarbeitung erfolgt lokal, was die Sicherheit der Daten gewährleistet.
Nutzer erhalten präzise Antworten basierend auf den hochgeladenen Inhalten.
Das System ist besonders nützlich für technische und wissenschaftliche Dokumente.
Es unterstützt eine Vielzahl von Dateiformaten ohne zusätzliche Konfiguration.
Die Integration von Nomic Embed Text ermöglicht eine hochwertige semantische Suche.
UnChat Mini ist eine kompakte Lösung für Dokumentenanalyse und KI-Interaktion.

Kanal: SerenDiPTY

retrieval augmented generation(rag) vs fine tuning in generative AI #generativeai #ytshorts

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Dauer: 00:47

Views (Stand 2025-12-26): 136

Stichworte:
Feinabstimmung
RAG
Halluzinationen
Wissensbasis
Anpassung

Feinabstimmung (Fine Tuning) passt die Antworten eines großen Sprachmodells an organisatorische Richtlinien oder Standards an.
Dafür ist eine Infrastruktur zum Training und Anpassen der LLM-Parameter erforderlich.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzt Dokumente, Confluence-Seiten oder Tickets als Kontext oder Wissensbasis für Antworten.
RAG reduziert Halluzinationen, indem das LLM nur auf den gegebenen Kontext reagiert.
Feinabstimmung ermöglicht eine generelle Anpassung des Modells an spezifische Anforderungen.
RAG ist besonders nützlich, wenn präzise Antworten auf Basis vorhandener Dokumente oder Wissensquellen benötigt werden.
Beide Methoden haben unterschiedliche Anwendungsfälle und Vorteile in der generativen KI.
Feinabstimmung eignet sich für die Anpassung an interne Standards oder Prozesse.
RAG ist ideal, wenn aktuelle oder spezifische Informationen aus Dokumenten abgefragt werden müssen.
Die Wahl zwischen Feinabstimmung und RAG hängt von den Anforderungen der Anwendung ab.
Feinabstimmung kann komplexe Anpassungen vornehmen, erfordert aber mehr Ressourcen.
RAG ist flexibler, da es keine dauerhafte Modelländerung erfordert.
Beide Ansätze können kombiniert werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Feinabstimmung ist besser für generelle Verbesserungen der Antwortqualität geeignet.
RAG bietet Vorteile bei der Integration externer Wissensquellen.
Halluzinationen sind ein bekanntes Problem in generativen Modellen.
RAG hilft, diese durch strikten Kontextbezug zu minimieren.
Feinabstimmung kann das Modell für bestimmte Domänen spezialisieren.
RAG ist besonders nützlich in Umgebungen mit häufig aktualisierten Dokumenten.
Die Effizienz von Feinabstimmung hängt stark von der Qualität des Trainingsdatenbestands ab.
RAG ermöglicht eine dynamische Anpassung an neue Informationen ohne zusätzliches Training.

Kanal: trafinhealducate

Iris e Planet Smart City: innovazione con agente AI documentale!

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Dauer: 00:38

Views (Stand 2025-12-26): 742

Stichworte:
Iris
Smart City
Dokumenten-AI-Agent
Effizienzsteigerung
Anpassungsfähigkeit

Iris wurde während eines Events am 1. Oktober in Mailand als bahnbrechender Dokumenten-AI-Agent präsentiert.
Der Agent spielt eine zentrale Rolle in der Smart City Planung und bietet innovative Lösungen für Unternehmen.
Durch korrekte Implementierung und individuelle Anpassung kann Iris Prozesse innerhalb von Unternehmen deutlich verbessern.
Eine der größten Stärken von Iris ist die Zeitersparnis, da er die Suche nach spezifischen Daten effizienter gestaltet.
Die Anpassungsfähigkeit des Agents ist entscheidend, um maximale Effizienz und Leistung zu erreichen.
Iris könnte eine zukunftsweisende Lösung für Smart Cities darstellen, indem er dokumentenbasierte Prozesse revolutioniert.
Die Integration von künstlicher Intelligenz in solche Prozesse bietet erhebliche Vorteile für Unternehmen und Städte.
Effizienzsteigerung und Zeitersparnis sind zentrale Aspekte der Nutzung von Iris.
Der Agent ermöglicht eine schnelle und präzise Datenverarbeitung, was die Produktivität deutlich erhöht.
Individuelle Anpassungen sind essenziell, um das volle Potenzial von Iris auszuschöpfen.
Iris bietet nicht nur technische Vorteile, sondern auch strategische Möglichkeiten für die Entwicklung von Smart Cities.
Die Kombination aus KI und Dokumentenmanagement eröffnet neue Perspektiven für die digitale Transformation.
Unternehmen können durch den Einsatz von Iris ihre Prozesse optimieren und wettbewerbsfähiger werden.
Die Präsentation in Mailand unterstreicht die Bedeutung von Iris für die zukünftige Gestaltung intelligenter Städte.
Der Agent ist nicht nur auf Unternehmen beschränkt, sondern hat auch das Potenzial, öffentliche Dienstleistungen zu verbessern.
Durch kontinuierliche Weiterentwicklung kann Iris noch effizienter und leistungsfähiger werden.
Die Integration in bestehende Systeme erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Umsetzung.
Iris zeigt, wie KI-basierte Lösungen die Art und Weise verändern können, wie Daten verwaltet und genutzt werden.
Die individuelle Anpassung ist dabei der Schlüssel, um die Vorteile voll auszuschöpfen.
Unternehmen sollten Iris als strategischen Baustein für ihre digitale Zukunft betrachten.
Die Präsentation in Mailand hat das Interesse an Smart City Lösungen und KI-Agenten deutlich gesteigert.

Kanal: Cloudia Research

An In-Depth Introduction to Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Dec. 18, 2025

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Dauer: 51:56

Views (Stand 2025-12-26): 18

Stichworte:
RAG
Halluzinationen
Embedding-Modelle
Vektor-Speicherung
Evaluation

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbessert die Qualität von LLMs durch Integration externer Wissensquellen.
Es reduziert Halluzinationen und ermöglicht faktenbasierte, aktuelle Antworten.
Freie Ressourcen für RAG haben Einschränkungen, die komplexe Pipelines behindern können.
LLMs fehlt domänenspezifisches Wissen, das sie während des Trainings nicht erwerben konnten.
Feinabstimmung ist teuer und aufwendig, da Millionen von Parametern angepasst werden müssen.
Prompt Engineering stößt an Grenzen durch die Kontextfensterbegrenzung von LLMs.
RAG ist eine praktikable Alternative zur Feinabstimmung für schnell changing Informationen.
Die Präsentation behandelt RAG-Architektur, Komponenten und Kostenoptimierung.
RAG kombiniert große Sprachmodelle mit externen Wissensquellen, um präzise Antworten zu generieren.
Durch dynamische Injektion relevanter Dokumente wird das Kontextfenster-Problem großer Sprachmodelle gelöst.
RAG besteht aus zwei Hauptphasen: Retrieval und Generation.
Das Kontextfenster eines LLM begrenzt die Menge an Informationen, die gleichzeitig verarbeitet werden kann.
RAG bietet Transparenz, Debugging-Möglichkeiten und bessere Skalierbarkeit im Vergleich zu kommerziellen Lösungen.
Es ermöglicht die Integration in externe Tools und Workflows, z. B. als Component in AI-Agenten.
Kosteneffizienz ist ein weiterer Vorteil von RAG, besonders bei Projekten mit großen Datensätzen.
RAG gibt Entwicklern volle Kontrolle über den Prozess im Gegensatz zu geschlossenen kommerziellen Lösungen.
RAG ist leicht zu aktualisieren, da externe Wissensquellen einfach angepasst werden können.
Ein weiterer Vorteil von RAG ist die Reduzierung von Halluzinationen durch Zugang zu aktuellen Wissensquellen.
RAG hat Herausforderungen wie Abhängigkeit von der Datenqualität der Quelldokumente.
Die Benutzerabsicht kann nicht vollständig verstanden werden, was zu falschen Antworten führt.

Kanal: PubHealthAI Collaborative Network

AI가 거짓말을 멈추는 방법? RAG 기술 완벽 정리 (환각 현상 해결) #마케팅 #마케팅공부 #마케팅트렌드

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Dauer: 08:39

Views (Stand 2025-12-26): 42

Stichworte:
RAG
Chunking
Halluzinationen
Kontextverlust
Hybride Ansätze

AI-Modelle haben grundlegende Grenzen, wie veraltete Wissensdatenbanken und Halluzinationen.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Lösung, um AI mit externen, aktuellen Informationen zu versorgen.
RAG funktioniert in drei Schritten: Suche, Ergänzung und Generierung von Antworten.
Die Qualität der RAG-Prozesse hängt stark von der 'Chunking'-Technik ab.
Falsches Chunking kann zu inkonsistenten oder falschen Antworten führen.
Experimente zeigen, dass kontextbasiertes Chunking oft die beste Leistung liefert.
Die Wahl der Chunking-Strategie hängt vom Ziel ab: Genauigkeit vs. Geschwindigkeit.
Hybride Ansätze können in bestimmten Fällen optimal sein.
RAG verbessert bereits Anwendungen wie medizinische Diagnosen, rechtliche Recherchen und Kundenservice-Chatbots.
Die Frage bleibt: Kann AI nicht nur Fakten finden, sondern auch die Wahrheit sicherstellen?
Chunking unterteilt Informationen in sinnvolle Abschnitte, um den Kontext zu erhalten.
Kontextbasiertes Chunking ist oft effektiv, aber nicht universell anwendbar.
Die Genauigkeit der Antworten hängt stark von der Qualität des Chunkings ab.
Hybride Ansätze kombinieren mehrere Strategien für bessere Ergebnisse.
RAG kann die Leistung von AI in verschiedenen Anwendungsbereichen deutlich verbessern.
Halluzinationen sind ein großes Problem, das durch RAG reduziert werden kann.
Die Wahl der richtigen Chunking-Strategie ist entscheidend für die Effizienz von RAG.
Experimente zeigen, dass kontextbasiertes Chunking oft die beste Leistung liefert.
Die Genauigkeit vs. Geschwindigkeit ist ein zentrales Kriterium bei der Auswahl der Chunking-Strategie.
Hybride Ansätze können in bestimmten Fällen optimal sein und bessere Ergebnisse liefern.
RAG verbessert bereits Anwendungen wie medizinische Diagnosen, rechtliche Recherchen und Kundenservice-Chatbots.

Kanal: 낭인

REFRAG Explained: Rethinking Retrieval-Augmented Decoding in LLMs

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Dauer: 07:21

Views (Stand 2025-12-26): 8

Stichworte:
REFRAG
Effizienzsteigerung
Chunk Embeddings
Attention Mechanism
Perplexity

Meta's Super Intelligence Labs hat mit REFRAG eine neue Methode entwickelt, die eine 30-fache Leistungssteigerung verspricht.
Das Hauptproblem bei der Wissensanreicherung von KI-Systemen ist der Trade-off zwischen Wissen und Effizienz.
Die herkömmliche Methode des Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist zwar genau, aber ineffizient, da sie unnötige Informationen verarbeitet.
Das attention mechanism der KI arbeitet aktuell als 'brute force' Ansatz, der alle Wörter liest, auch irrelevante.
REFRAG löst dieses Problem durch die Vorverarbeitung von Dokumenten in komprimierte Zusammenfassungen (chunk embeddings).
Die Methode besteht aus drei Schritten: Kompression, Sense und Expansion.
Zuerst werden Dokumente stark komprimiert, dann wird eine leichte KI als Filter verwendet, um relevante Chunks zu identifizieren.
Nur die kritischen Chunks werden zurück in den vollen Text expandiert, was die Verarbeitung massiv beschleunigt.
REFRAG reduziert die Arbeit des attention mechanisms und spart Rechenleistung und Speicher.
Die Methode ermöglicht es, sowohl ein wissensreiches als auch ein effizientes KI-System zu haben.
REFRAG nutzt einen leichten Encoder, um Texte zu komprimieren und nur die wichtigsten Zusammenfassungen an das Hauptmodell weiterzugeben.
Durch diese Filterung kann das Hauptmodell bis zu 30,85 Mal schneller auf die erste Antwort reagieren.
Im Vergleich zur besten vorherigen Methode (CEP) bietet REFRAG ohne Caching bereits eine 8,5-fache und mit Caching über 16-fache Beschleunigung.
Die Genauigkeit der Antworten bleibt trotz der hohen Geschwindigkeit nahezu unverändert, wie die Perplexity-Metrik zeigt.
REFRAG ersetzt den brute-force-Ansatz (Volltextverarbeitung) durch eine intelligente, selektive Verarbeitung von Zusammenfassungen.
Die Technologie ermöglicht deutlich schnellere und responsivere Suchmaschinen sowie AI-Assistenten.
REFRAG verbessert auch die Leistung bei unvollständigen oder ungenauen Dokumentensuchen.
Das Modell kann mehr Daten analysieren, ohne an Geschwindigkeit zu verlieren.
REFRAG könnte fundamentale Grenzen der Informationsverarbeitung durch KI aufbrechen und neue Anwendungsmöglichkeiten eröffnen.

Kanal: SciPulse

RAG Explained: How Production-Ready AI Chatbots Actually Work

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Dauer: 02:17

Views (Stand 2025-12-26): 31

Stichworte:
RAG
Embedding
Cosine Similarity
LLM
Redis

RAG (Retrieval Augmented Generation) ist eine gängige Methode zur Entwicklung von produktionsfertigen KI-Chatbots.
Der Workflow beginnt mit einer Benachrichtigung des Nutzers über das Frontend, die per WebSocket-Verbindung an den Backend gesendet wird.
Im Backend wird die Nachricht in ein für große Sprachmodelle lesbares und vektorisiertes Format (Embedding) umgewandelt.
Die Datenbank enthält eine Wissensbasis, die ebenfalls im Embedding-Format gespeichert ist.
Cosine Similarity wird verwendet, um die passendsten Antworten basierend auf den Nutzeranfragen zu finden.
Die gefundenen Antworten werden an ein LLM (z. B. OpenAI API) gesendet, um polierte und lesbare Antworten für den Nutzer zu generieren.
Ein temporärer Speicher wie Redis wird benötigt, um die Kommunikation zwischen Nutzer und Bot zu speichern und Kontext zu simulieren.
Der Workflow ermöglicht es dem Chatbot, eine Art Gedächtnis oder Kontextfenster zu haben.
Embeddings sind essenziell für die Verarbeitung von Textdaten in Sprachmodellen.
Cosine Similarity misst die Ähnlichkeit zwischen Vektoren und hilft bei der Auswahl relevanter Informationen.
LLMs generieren hochwertige Antworten, indem sie auf Retrieval-Ergebnisse zurückgreifen.
Redis dient als Cache und speichert temporäre Daten für schnellen Zugriff.
Die Kombination aus Retrieval und Generation macht RAG besonders effizient für Chatbots.
Produktionsfertige KI-Chatbots benötigen eine stabile Infrastruktur für Echtzeitkommunikation.
WebSocket-Verbindungen ermöglichen eine nahtlose Interaktion zwischen Frontend und Backend.
Die Wissensbasis muss regelmäßig aktualisiert werden, um präzise Antworten zu gewährleisten.
LLMs wie OpenAI API bieten fortschrittliche Sprachverarbeitung für natürliche Dialoge.
Temporärer Speicher ist entscheidend, um den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg zu erhalten.
RAG-Systeme sind skalierbar und eignen sich für komplexe Anwendungsfälle.
Die Integration von Embeddings und Similarity-Metriken optimiert die Antwortqualität.
Chatbots mit RAG können dynamisch auf Nutzeranfragen reagieren und lernen.

Kanal: Tech Tips By Moh

Agentic Data Engineering Tutorial: How Agentic AI Fixes Data Errors at 2 AM Self-Healing AI Pipeline

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Dauer: 00:33

Views (Stand 2025-12-26): 1

Stichworte:
Datenpipelines
Agentische KI
Fehlerbehebung
Datenqualität
Echtzeitüberwachung

Datenpipelines können sich selbst reparieren, um stille Fehler zu vermeiden.
Späte Daten, defekte Dashboards und lange Debugging-Sessions sind problematisch.
Benutzer bemerken oft Fehler, bevor sie behoben werden.
Agentische KI überwacht ständig die Frische, Qualität und Leistung von Pipelines.
Eine zentrale AI-Agent erkennt Probleme, entscheidet und behebt sie automatisch.
Schlechte Daten führen zu keinen Überraschungen oder Feuerwehreinsätzen mehr.
Die vollständige Analyse steht in einem Link zur Verfügung.

Kanal: Ultimate Info Guide

Build a Custom RAG Agent in n8n (Step-by-Step) | Chat with PDFs Using Supabase Vector Database

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Dauer: 19:33

Views (Stand 2025-12-26): 23

Stichworte:
RAG-Agent
Supabase Vector Database
n8n
PDF-Verarbeitung
Chatbot

In diesem Video wird der Aufbau eines benutzerdefinierten RAG-Agenten mit n8n Schritt für Schritt erklärt.
Der Agent speichert ein Buch als Vektor-Einbettung in einer PostgreSQL-Datenbank, wobei Supabase als Datenbank verwendet wird.
Es gibt zwei Hauptprozesse: die Vektoreinbettung von Text und die Erstellung eines Chatbots für Abfragen.
Ein Demo des funktionierenden Chatbots ist ab Minute 12 im Video zu sehen.
Eine große Fintech-Firma kann Regeln oder Vorschriften in Supabase einbetten und Abfragen dazu stellen.
Der Prozess beginnt mit dem Hochladen einer PDF-Datei in einen Google Drive-Ordner, die der Agent herunterlädt und in Vektoren umwandelt.
Metadaten wie Buch-ID, Autor und Seitenzahl werden zusammen mit den Vektoreinbettungen gespeichert.
Der Agent verwendet ein OpenAI-Modell zur Erstellung der Vektoreinbettungen, die mathematische Darstellungen des Textes sind.
Nach dem Herunterladen wird die Datei in die Supabase-Datenbank eingelesen und für Abfragen verfügbar gemacht.
Die Dokument-ID bleibt während des Prozesses gleich, um neue IDs zu vermeiden.
Für den Supabase Vector Store wird das Modell 'text-embedding-three-small' für die Vektoreinbettung verwendet.
Der Embedding-Batch-Size beträgt 1200 und kann bei Bedarf kleiner gewählt werden.
Die Textaufteilung erfolgt mit einer Chunk-Größe von 1000 und einem Overlap von 200.
Metadaten wie Buch-ID und Titel werden in der Supabase-Tabelle gespeichert.
Die Buch-ID wird genutzt, um spezifische Bücher in der Datenbank zu durchsuchen.
Im System-Nachricht können Anpassungen für die Chat-Antworten vorgenommen werden.
Der Agent nutzt das Modell 'gpt5-nano' für effiziente Antwortgenerierung.
Die Operation im Supabase Vector Node wechselt zwischen 'insert document' und 'retrieve documents'.
Windows buffer memory context speichert den letzten Chat für kontextbezogene Antworten.
Der Supabase Vector Node arbeitet im Modus 'retrieve documents' und nutzt die Vektordatenbank für Fragen.
Die Beschreibung des Nodes ist einfach: Verwende das Vektor-Store-Tool für Buchabfragen.
Es werden 12 Chunks aus der Vektordatenbank abgerufen und zusammengefasst, um eine Antwort zu generieren.
Der Query-Name kann angepasst werden, um spezifische Informationen in der Supabase-Datenbank zu filtern.

Kanal: Voice AI - AIMamoth

RAG Explained for beginners | Chunks,Embeddings,Vector DB #ai #genai

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Dauer: 01:13

Views (Stand 2025-12-26): 1196

Stichworte:
Chunking
Embedding
Vektor-Datenbank
ANN
RAG

Der RAG-Prozess beginnt mit dem Chunking, bei dem Dokumente in kleinere, handhabbare Abschnitte unterteilt werden.
Diese Chunks werden anschließend in Embeddings umgewandelt, die eine numerische Darstellung der Daten ermöglichen.
Embeddings ermöglichen es, semantische Ähnlichkeiten zwischen Daten zu erkennen und zu nutzen.
Die erzeugten Embeddings werden in einer speziellen Vektor-Datenbank gespeichert, die auf effizienten Zugriff optimiert ist.
Vektor-Datenbanken nutzen Algorithmen wie ANN (Approximate Nearest Neighbor), um schnell die relevantesten Vektoren zu identifizieren.
Diese Technologie beschleunigt den Retrieval-Prozess und verbessert die Genauigkeit der abgefragten Informationen.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert das Abrufen von Informationen mit der Generierung durch ein LLM (Large Language Model).
Durch diese Kombination können komplexe Anfragen präziser beantwortet werden, da das LLM auf einer fundierten Wissensbasis arbeitet.
Die Vektor-Datenbank ist ein zentraler Baustein im RAG-Prozess und sorgt für eine effiziente Speicherung und Abfrage von Embeddings.
ANN-Algorithmen reduzieren die Suchzeit, indem sie Näherungslösungen für die Suche nach ähnlichen Vektoren liefern.
Embeddings sind essenziell, da sie es ermöglichen, semantische Beziehungen zwischen Daten zu erkennen und zu nutzen.
Ohne Embeddings wäre ein effizientes Retrieval in großen Datensätzen kaum möglich.
Die Kombination aus Chunking, Embedding und Vektor-Datenbank macht RAG besonders leistungsfähig.
RAG wird in Anwendungen wie Suchmaschinen oder Chatbots eingesetzt, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Die Technologie hinter RAG ist komplex, aber sie bietet enorme Vorteile für die Verarbeitung und Generierung von Informationen.
Vektor-Datenbanken sind darauf ausgelegt, Embeddings in Echtzeit abzurufen und zu verarbeiten.
ANN-Algorithmen sind ein Schlüssel zur Effizienz, da sie die Suche nach ähnlichen Vektoren beschleunigen.
RAG verbessert die Qualität von LLM-Ausgaben, indem es auf eine breite Wissensbasis zurückgreifen kann.
Die Technologie wird ständig weiterentwickelt, um noch präzisere und schnellere Ergebnisse zu liefern.

Kanal: Decoding Digital

What Are LLMs & RAG ? | Large Language Models Explained Simply in Detail .

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Dauer: 05:01

Views (Stand 2025-12-26): 104

Stichworte:
LLMs
RAG
Tokenisierung
Kontextfenster
Wissensbasis

AI-Anwendungen sind in fast allen Bereichen wichtig und relevant.
Viele Menschen kennen LLMs, aber nicht alle verstehen, wie sie funktionieren.
LLMs generieren Output basierend auf Input, indem sie die Wahrscheinlichkeit für das nächste Token berechnen.
Sie können mehrere Tokens gleichzeitig vorhersagen, was zu probabilistischen Wortvorschlägen führt.
Das Problem bei LLMs ist, dass sie nur mit Daten trainiert wurden, die bis 2023 verfügbar waren.
RAG wird verwendet, um dieses Problem zu lösen, indem es dem LLM aktuelle Kontextdaten zur Verfügung stellt.
LLMs haben ein Kontextfenster, das die Anzahl der Tokens begrenzt, die sie gleichzeitig verarbeiten können.
GPT-4 hat beispielsweise ein Kontextfenster von 1000 Tokens.
RAG-Systeme retrieve relevante Informationen aus einer Wissensbasis und fügen diese dem Input hinzu.
Dies ermöglicht präzisere Antworten im Vergleich zu reinen LLMs.
Diese Technik wird in großen AI-Systemen eingesetzt, die Code-Vervollständigung oder Funktionsausführung unterstützen.
RAG-Systeme funktionieren in vier Schritten: Query-Input, Retrieval, Augmentation und Generation.
Sie verbessern die Leistung von LLMs ohne teures Retraining.
Dies macht RAG zu einer kostengünstigen Lösung für bessere AI-Ergebnisse.
LLMs nutzen probabilistische Modelle, um das nächste Token vorherzusagen.
RAG ergänzt diese Modelle mit aktuellen Daten aus externen Quellen.
Das Kontextfenster von LLMs begrenzt die Menge an Informationen, die gleichzeitig verarbeitet werden kann.
RAG-Systeme können dieses Limit überwinden, indem sie relevante Daten hinzufügen.
Die Kombination aus LLM und RAG führt zu präziseren und aktuelleren Antworten.
Dies ist besonders nützlich in Anwendungen, die auf aktuelle Informationen angewiesen sind.
RAG ermöglicht es AI-Systemen, ohne Retraining mit neuen Daten zu arbeiten.
Es ist eine effiziente Methode, um die Leistung von LLMs zu steigern.

Kanal: Future Maynnk

PEFT & RAG (Parameter Efficient Fine-Tuning & Retrieval Augmented Generation)

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Dauer: 51:31

Views (Stand 2025-12-26): 129

Stichworte:
Parameter-Efficient Fine-Tuning
Adapter
Retrieval Augmented Generation
LoRA
Modular RAG

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) ermöglicht das Anpassen großer Sprachmodelle mit nur wenigen Parametern, ohne die gesamte Modellstruktur neu zu trainieren.
Vollständiges Feinabstimmen ist ressourcenintensiv und erfordert enorme Speicherkapazität sowie Rechenleistung, besonders bei Modellen wie GPT-3.
Das Problem des Catastrophic Forgetting tritt auf, wenn ein Modell für eine neue Aufgabe feinabgestimmt wird und dabei die Leistung in vorherigen Aufgaben signifikant abfällt.
PEFT löst dieses Problem durch task-spezifische Module, die nur wenige Parameter benötigen und das Grundmodell unverändert lassen.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass bereits 1% der Gesamtparameter ausreichen, um 90% der Leistung eines vollständig feinabgestimmten Modells zu erreichen.
PEFT umfasst vier Hauptmethoden: Adapter, Prefix Tuning, Prompt Tuning und Low-Rank Adaptation (LoRA).
Adapter fügen kleine Module zwischen den Schichten eines Transformers ein, die trainiert werden, während das ursprüngliche Modell unverändert bleibt.
Adapter ermöglichen effizientes Task-Switching, da nur die Adapter-Parameter gespeichert und ausgetauscht werden müssen.
Prefix-Tuning fügt task-spezifische Vektoren zu Attention-Keys und -Values hinzu, ohne die Modellgewichte zu verändern.
Prompt-Tuning zeigt bessere Ergebnisse bei größeren Modellen durch kontinuierliche Prompt-Vektoren in der Eingabeverarbeitung.
LoRA approximiert Gewichtsupdates mit niedrigrangigen Matrizen, reduziert die Anzahl trainierbarer Parameter drastisch und ermöglicht einfache Versionierung.
RAG (Retrieval Augmented Generation) erlaubt LLMs, externe Datenquellen zu nutzen, um auf aktuelle oder spezialisierte Informationen zuzugreifen.
LLMs haben Einschränkungen wie Zeitbegrenzung, Halluzinationen und begrenzte Wissensdatenbanken, die RAG adressiert.
RAG besteht aus drei Hauptschritten: Retrieval (Dokumentensuche), Augmentation (Datenintegration) und Generation (Antworterstellung).
Moderne RAG-Systeme sind modular und können an spezifische Aufgaben oder Domänen angepasst werden, z. B. durch Task-Adapter.
Native RAG umfasst Indexing, Retrieval und Generation, hat aber Probleme wie niedrige Präzision und hohe Relevanzverluste.
Advanced Arrays optimiert die Vorabsuche durch verbesserte Datengranularität und Query-Optimierung für präzisere Ergebnisse.
Post-Retrieval-Verarbeitung umfasst Re-Ranking, Diversity Ranking und Lost-in-the-Middle-Lösung, um Kontextprobleme zu lösen.
Modulare Architekturen ermöglichen flexible Kombination von Modulen wie Search (SQL/Cypher), Memory oder Fusion für mehrsprachige Suchanfragen.

Kanal: 임종인

(Урок 1) RAG для новичков: как LLM работает с документами и приватными данными

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Dauer: 34:30

Views (Stand 2025-12-26): 586

Stichworte:
RAG
LLM
Vektorraumsuche
Kundensupport
Antarctic Wallet

RAG (Retrieval-Augmented Generation) unterstützt LLMs wie ChatGPT oder Gemini bei der Verarbeitung aktueller oder privater Daten.
Ohne RAG können LLMs keine neuen Informationen verarbeiten, die nach ihrem Training veröffentlicht wurden.
RAG ermöglicht präzise Antworten auf Benutzerfragen, z. B. für Kundensupport im Antarctic Wallet-Service.
Es automatisiert repetitive Fragen, wie App-Downloads oder Kontenauffüllung, ohne menschliche Mitarbeiter.
Durch Automatisierung spart RAG Kosten und Zeit, da KI rund um die Uhr Supportanfragen bearbeiten kann.
RAG ist besonders nützlich für Unternehmen mit großen Mengen an internen Dokumenten oder sensiblen Daten.
Die Technologie ermöglicht dynamischere Interaktionen als starre Skripte, abhängig von der Prompt-Qualität.
RAG besteht aus zwei Hauptphasen: Indexierung und Abfrage sowie Generierung.
In der Indexierungsphase werden Daten in Chunks aufgeteilt und in Vektoren umgewandelt.
Vektoren werden in einem Vektor-Speicher abgelegt, wo sie nach semantischer Bedeutung durchsucht werden können.
RAG löst das Problem veralteter Trainingsdaten von LLMs, indem es neue oder spezialisierte Daten integriert.
Die Einfachheit und Effektivität von RAG liegt in der Integration externer Daten ohne Modelländerungen.
Der Kurs behandelt die Implementierung von RAG speziell für den Antarctic Wallet-Service.
Dokumente werden typischerweise in Chunks mit etwa 1000 Zeichen aufgeteilt.
Jeder Chunk wird mithilfe eines Embedding-Modells in einen Vektor umgewandelt und im Vektorspeicher abgelegt.
Fragen von Nutzern werden ebenfalls in Vektoren umgewandelt, um relevante Dokumente zu finden.
Die Relevanz wird durch die Nähe der Vektoren zueinander im Vektorraum bestimmt.
RAG-Systeme fügen Benutzerfragen relevanten Kontext hinzu, ohne das LLM selbst zu modifizieren.

Kanal: Semolina Code

How Companies Stop AI Hallucinations: Simple RAG Explained

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Dauer: 01:54

Views (Stand 2025-12-26): 61

Stichworte:
Halluzinationen
RAG
Informationsrecherche
Vektoren
Datenbank

Künstliche Intelligenz kann überzeugend klingen, erzeugt aber häufig erfundene Inhalte, sogenannte Halluzinationen.
Unternehmen wie Deloitte setzen nicht auf die Steigerung der KI-Intelligenz, sondern lehren ihr gezielte Informationsrecherche.
Die Methode RAG (Retrieval Augmented Generation) hilft dabei, Halluzinationen zu vermeiden.
Dazu werden alle relevanten Dokumente wie PDFs oder Richtlinien in einem Speicher abgelegt und in kleine Chunks zerlegt.
Diese Chunks werden in Vektoren umgewandelt und der KI zur Verfügung gestellt.
Bei Fragen greift die KI auf den Speicher zurück, holt relevante Informationen und generiert erst dann Antworten.
Ohne RAG würde die KI nur vorhersagen oder raten, was als Nächstes kommt.
Mit RAG nutzt die KI reale Daten, ähnlich wie ein Student bei einer offenen Prüfung mit allen Materialien.
Die Methode macht die KI zuverlässiger, da sie keine erfundenen Inhalte generiert, sondern auf Fakten basiert.
RAG ist eine einfache, aber effektive Lösung gegen Halluzinationen in der KI-Generierung.
Die KI durchsucht gezielt den Speicher nach relevanten Informationen, bevor sie eine Antwort formuliert.
Dieser Prozess verhindert, dass die KI falsche oder erfundene Daten generiert.
Unternehmen können so sicherstellen, dass ihre KI nur auf realen und überprüfbaren Informationen arbeitet.
RAG ist besonders nützlich in Bereichen, wo Genauigkeit entscheidend ist, wie zum Beispiel in der Beratung.
Die Methode ist flexibel einsetzbar und kann an verschiedene Anwendungsfälle angepasst werden.
Durch die Nutzung von Vektoren wird die Informationssuche effizienter und schneller.
Die KI wird so zu einem verlässlichen Werkzeug, das auf Fakten basiert und keine Halluzinationen produziert.
Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber herkömmlichen KI-Systemen, die oft auf ungenauen oder erfundenen Daten arbeiten.
RAG kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, um die Zuverlässigkeit von KI-Antworten zu erhöhen.
Die Methode ist einfach zu implementieren und erfordert keine komplexe Infrastruktur.
Unternehmen können damit ihre KI-Systeme effizienter und sicherer gestalten.

Kanal: Tech Simplified Studio

AIGP, AAISM Exam #11: STOP Ignoring These 10 AI Concepts That Will CHANGE Everything

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Dauer: 01:40

Views (Stand 2025-12-26): 28

Stichworte:
LLM
RAG
Vektor-Datenbanken
KI-Agenten
MAS

LLMs wie ChatGPT basieren auf Large Language Models, die vorhersagende Wortfolgen generieren.
Diese Systeme sind nicht zwangsläufig wahrheitsgetreu und können falsche Informationen liefern.
RAG (Retrieval Augmented Generation) reduziert Halluzinationen durch Kombination von Datenabruf und Generierung.
Es stellt vertrauenswürdige Informationen bereit, indem es auf relevante Datenquellen zurückgreift.
Vektor-Datenbanken speichern Daten basierend auf ihrer semantischen Bedeutung, nicht auf Tabellenzeilen.
Sie werden für KI-Suche und -Speicher genutzt, um effizientere Abfragen zu ermöglichen.
KI-Agenten handeln nicht nur passiv, sondern planen, nutzen Werkzeuge und führen Aufgaben aktiv aus.
Sie ähneln menschlichen Agenten in ihrer Funktionsweise und Autonomie.
Multi-Agent-Systeme (MAS) ermöglichen die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten.
Ein Agent kann planen, ein anderer ausführen und ein weiterer überprüfen, was die Effizienz steigert.
MCP (Model Context Protocol) steuert den Zugriff der KI auf Daten.
Es stellt sicher, dass nur relevante oder erlaubte Informationen verwendet werden.
Prompt-Engineering ist entscheidend für die Qualität von KI-Antworten.
Eine schlechte Eingabe führt zu einer schlechten Ausgabe und beeinflusst die Genauigkeit.
LRM (Large Reasoning Model) baut Lösungen schrittweise auf, anstatt nur direkte Antworten zu generieren.
Es verbessert die Logik der KI durch systematisches Vorgehen.
AGI (Artificial General Intelligence) zielt auf menschliches Intelligenzniveau ab und ist noch theoretisch.
ASI (Artificial Superintelligence) wäre eine KI mit übermenschlicher Intelligenz, birgt aber Risiken.
Beide Konzepte sind aktuell noch nicht erreicht und bleiben spekulativ.

Kanal: The Cyber Savvy Mind

Knowledge Graphs: The Missing Piece in Your Industrial AI Strategy

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Dauer: 02:41

Views (Stand 2025-12-26): 63

Stichworte:
Wissensgraphen
KI-Modelle
Unternehmensdaten
MCP
Prozesssteuerung

Wissensgraphen dienen als essentielle Grundschicht für KI in industriellen Umgebungen.
Sie ermöglichen es, Unternehmensdaten strukturiert und nutzbar für KI-Modelle bereitzustellen.
Ohne eine gut aufbereitete Wissensbasis können KI-Anwendungen nicht effektiv eingesetzt werden.
Die richtige Auswahl und Vorbereitung von Daten ist entscheidend, um Modelle feinabzustimmen.
KI sollte auf einer umfassenden Wissensbasis operieren, die alle relevanten Prozesse abbildet.
Wissensgraphen helfen der KI, Unternehmensprozesse zu verstehen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.
Standardisierung von KI-Lösungen, wie durch MCP (Manufacturing Cloud Platform), wird immer wichtiger.
MCP bietet Dienstleistungen, die KI nutzen kann, um Prozesse zu steuern und Anfragen effizient zu bearbeiten.
Wissensgraphen sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI in industriellen Anwendungen.
Sie ermöglichen eine präzise und zielgerichtete Prozesssteuerung durch KI-Systeme.
Ohne Wissensgraphen fehlt der KI die notwendige Kontextinformation, um unternehmensspezifische Lösungen zu entwickeln.
Die Integration von Wissensgraphen in KI-Strategien ist ein zentraler Erfolgsfaktor für industrielle Anwendungen.
Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten in einer für KI nutzbaren Form vorliegen.
Dadurch können Modelle besser trainiert und an spezifische Anforderungen angepasst werden.
Wissensgraphen ermöglichen es der KI, komplexe Zusammenhänge in Unternehmensdaten zu erkennen.
Sie sind die Grundlage für eine intelligente und effiziente Prozessautomatisierung.
Die Standardisierung durch Plattformen wie MCP fördert die Interoperabilität und den Erfolg von KI-Lösungen.
Unternehmen sollten Wissensgraphen als zentrales Element in ihrer AI-Strategie verankern.
Dadurch wird der Grundstein für eine erfolgreiche und nachhaltige KI-Implementierung gelegt.
Wissensgraphen sind nicht nur ein Werkzeug, sondern eine Notwendigkeit für moderne industrielle KI-Anwendungen.

Kanal: Industry40tv

Deadlock Detection in Operating System | Easy Explanation with Examples | OS Tutorial

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Dauer: 11:33

Views (Stand 2025-12-26): 127

Stichworte:
Deadlock
Erkennung
Systemzustand
Algorithmen
Ressourcen

Deadlock Detection ist eine Technik im Betriebssystem, die prüft, ob ein Deadlock aufgetreten ist.
Sie dient ausschließlich der Erkennung und nicht der Prävention oder Vermeidung von Deadlocks.
Das Betriebssystem überprüft regelmäßig den Systemzustand, um festzustellen, ob er sicher (safe state) oder unsicher (unsafe state) ist.
Ein sicherer Zustand bedeutet, dass kein Deadlock vorliegt, während ein unsicherer Zustand auf einen möglichen Deadlock hindeutet.
Die Erkennung erfolgt durch regelmäßige Überprüfungen des Systemzustands.
Falls ein Deadlock erkannt wird, identifiziert das Betriebssystem die betroffenen Prozesse.
Deadlock Detection ist einfach zu verstehen und wird in Prüfungen oft abgefragt.
Es gibt keine Maßnahmen zur Behebung eines Deadlocks, sondern nur zur Erkennung.
Die Technik basiert auf Algorithmen wie dem Banker's Algorithm, um den Systemzustand zu bewerten.
Ziel ist es, Prozesse zu identifizieren, die in einem Deadlock stecken.
Deadlock Detection identifiziert, welche Prozesse in einem Deadlock sind.
Ein Algorithmus wird verwendet, um den Zustand des Systems zu überprüfen, ob es sich im sicheren oder unsicheren Zustand befindet.
Wenn ein Deadlock erkannt wird, gibt das System den betroffenen Prozess zurück, z. B. Prozess 4.
Deadlock Prevention und Avoidance sind komplex und kostspielig, daher werden sie in modernen Betriebssystemen seltener eingesetzt.
Deadlock Detection ermöglicht eine maximale Ressourcenauslastung, da Ressourcen frei zugewiesen werden können.
Im Gegensatz zur Deadlock Avoidance (z. B. Banker-Algorithmus) gibt es bei der Detection keine Einschränkungen bei der Ressourcenzuweisung.
Nach der Erkennung eines Deadlocks startet das Betriebssystem Maßnahmen zur Wiederherstellung (Recovery).
Mögliche Recovery-Maßnahmen umfassen das Beenden betroffener Prozesse oder die Rückgabe von Ressourcen.
Deadlock Recovery kann Prozesse terminieren, die an einem Deadlock beteiligt sind.
Durch Terminierung betroffener Prozesse wird der Deadlock aufgelöst und das System kann wieder frei arbeiten.

Kanal: Code Hacker

Week-7 | AI Architect Interview Scenario | Gen-AI & Agentic RAG | Explained Simple

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Dauer: 13:19

Views (Stand 2025-12-26): 1981

Stichworte:
RAG-Architektur
Datenaufbereitung
Vektordatenbanken
Agentische RAG
Datensicherheit

RAG-Architektur ist die Grundlage für die Implementierung von Gen-AI oder Agentic AI in unternehmensweiten Projekten.
Als AI-Architekt muss man die RAG-Architektur verstehen und anwenden können, besonders in Interviews.
Banking-Dienstleistungen zeigen praktische Beispiele für die Umsetzung der RAG-Architektur.
Daten sind das Fundament für jedes KI-Projekt und müssen zuerst geprüft und aufbereitet werden.
Wichtige Technologien für die Datenaufbereitung sind Manta für Datenaudits und Data Fabric für Sammlung, Organisation und Analyse.
Der AI-Architekt ist verantwortlich für die Überprüfung der Datenqualität und -sicherheit sowie deren Anpassung an KI-Standards.
RAG steht für Retrieval Augmented Generation: Abrufen von Daten, Einbettung von Kontext und Generierung von Antworten durch das KI-System.
Ohne RAG-Architektur liefern Chatbots oft nur oberflächliche Links oder Informationen, während mit RAG komplexe Anfragen präzise beantwortet werden können.
Um ein Legacy-Chatbot-System in einem Bankumfeld zu modernisieren, sollte man die Integration einer RAG-Architektur in Betracht ziehen.
Daten aus verschiedenen Quellen müssen gesammelt, aufbereitet und in Chunks unterteilt werden, um sie für die AI verarbeitbar zu machen.
Chunking ist ein Mechanismus, der Daten in Token-Format aufteilt, wobei verschiedene Chunking-Methoden wie gleichmäßiges oder festes Chunking zur Verfügung stehen.
Nach dem Chunking werden die Daten in Vektordatenbanken gespeichert, z. B. Pinecone, Weaviate oder Chroma.
Für die Kontextbildung in der RAG-Architektur ist eine semantische Suche mit rekursivem Indexing erforderlich, um präzise Antworten zu generieren.
Die RAG-Architektur ermöglicht es, organisationsspezifisches Wissen in den Dialog mit dem Kunden einzubringen, was sicherer und kontrollierter ist als öffentliche LLMs.
Früher lieferte ein Chatbot nur Links oder allgemeine Informationen, während RAG detaillierte, auf die Anfrage zugeschnittene Antworten aus internen Datenquellen bereitstellt.
RAG ist besonders nützlich für Organisationen, da es nicht nur auf öffentliche Daten zurückgreift, sondern auch interne Wissensdatenbanken nutzt, was mehr Kontrolle und Sicherheit bietet.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist beliebt, da es sicher und effektiv für KI-Anwendungen wie Chatbots ist.
Organisationen beginnen oft mit RAG, um Datensicherheit und -qualität zu gewährleisten ('Garbage in, garbage out').
Daten- und Modell-Governance sind entscheidend für sichere KI-Systeme.
Verschlüsselung von Daten und Multi-Faktor-Authentifizierung sind essenziell für die Sicherheit bei LLM-Anwendungen.
Ein effektives RAG-basiertes GenAI-System kann in eine agentische RAG-Architektur erweitert werden.
Agentische RAG-Architekturen gehen über reine Antworten hinaus und führen zusätzliche Aktionen aus, wie Terminplanung oder Datenabrufe.

Kanal: Architect IT Cloud

Why RAG Is the Brain Behind Smart AI Assistants

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Dauer: 06:59

Views (Stand 2025-12-26): 94

Stichworte:
RAG
Indexierung
Vector Store
Abfrage/Generierung
Wissensintegration

Viele KIs leiden unter Wissenslücken, da sie auf statischen Datensätzen trainiert werden.
RAG ist eine Technik, die es der KI ermöglicht, aktuelle Fakten abzurufen.
Die Indexierung ist die Vorbereitungsphase, bei der Daten in kleinere Stücke zerlegt und gespeichert werden.
Der Vector Store organisiert Informationen nach Bedeutung, was die Relevanz der Suche erhöht.
Ein Beispiel zeigt, wie ein Blogpost in 66 Abschnitte aufgeteilt wird, um die Verarbeitung zu erleichtern.
RAG ergänzt das Wissen der KI, ohne ihr Grundwissen zu ersetzen.
Die Technik ist besonders nützlich für spezifische oder aktuelle Daten.
RAG ermöglicht es der KI, wie ein schneller Experten-Librar zu arbeiten.
Die Abfrage/Generierung ist die Phase, in der relevante Informationen gefunden und Antworten generiert werden.
RAG ist die Grundlage für intelligente KI-Assistenten, die auf Benutzerabfragen reagieren.
Das System durchsucht einen Vector-Speicher, um relevante Textabschnitte zu finden.
Es gibt zwei Hauptmethoden: den RAG Agent (flexibel) und die RAG Chain (schnell).
Der RAG Agent ist ideal für komplexe Fragen, während die RAG Chain effizient für einfache Q&A-Fälle ist.
Die Wahl zwischen Agent und Chain hängt von Flexibilität versus Geschwindigkeit ab.
RAG ermöglicht es KI-Modellen, persönliche Daten zu nutzen, ohne teure Neu-Trainingsprozesse.
Indexierung und Abfrage sind die beiden Schritte des RAG-Prozesses.
LangChain betont die Bedeutung von RAG für sophistizierte Q&A-Anwendungen.
RAG ist die Technologie, die KI mit einer eigenen Wissensbasis ausstattet.
Die Möglichkeiten der persönlichen Wissensintegration sind noch nicht vollständig erschlossen.

Kanal: AI Learning Hub - Byte-Size AI Learn

Ever Wondered How AI Understands Meaning & Prompts? 🤯 | Embeddings Explained Generative AI Course #4

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Dauer: 10:17

Views (Stand 2025-12-26): 45

Stichworte:
Embeddings
Numerische Darstellung
Kontext
Transformer-Modell
Textgenerierung

Maschinen verstehen Text nicht direkt, sondern nur als Zahlen.
Embeddings sind numerische Darstellungen von Text, die Bedeutung und Kontext speichern.
LLMs nutzen diese Embeddings, um Ähnlichkeiten zwischen Texten zu erkennen.
Eine einfache Umwandlung in eine einzelne Zahl reicht nicht aus, da mehr Informationen benötigt werden.
Embeddings müssen Bedeutung, Kontext und Beziehungen zwischen Wörtern abbilden.
Der Prozess beginnt mit dem Aufteilen des Textes in kleinere Einheiten namens Tokens.
Neural Networks, besonders Transformers, generieren präzise Embeddings durch Training an großen Datensätzen.
Diese Embeddings ermöglichen es LLMs, komplexe Zusammenhänge und Nuancen zu verstehen.
Neural Networks erzeugen zufällige Zahlen, die als Embeddings Wörter in spezifische Zahlen umwandeln.
Embeddings sind nur für das Transformer-Modell verständlich, das sie während des Trainings gelernt hat.
Das Modell nutzt Embeddings, um den Kontext von Wörtern zu verstehen, wie z. B. 'ice' und 'cream'.
Embeddings werden für Millionen oder sogar Billionen von Wörtern generiert und trainiert.
KI-Modelle wie ChatGPT generieren Text, indem sie Wort für Wort basierend auf Embeddings vorhersagen.
Embeddings ermöglichen die Vorhersage des nächsten sinnvollen Wortes in einem Satz.
Durch das Training lernt das Modell, wie Wörter im Kontext zusammenhängen und welche Kombinationen häufig vorkommen.
Die Vorhersage basiert auf gespeicherten Embeddings und gelernten Mustern aus Trainingsdaten.
Embeddings sind die Grundlage für komplexe Textgenerierung in KI-Modellen.
Sie ermöglichen es dem Modell, präzise und kontextbezogene Antworten zu liefern.
Transformer-Modelle nutzen diese Embeddings, um hochpräzise und nuancierte Texte zu generieren.
Der Prozess der Embedding-Generierung ist essenziell für das Verständnis und die Generierung von Text.
Embeddings sind die Schlüsselkomponente, die es KI-Modellen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen.

Kanal: StackInstance

Vector vs. Graph RAG: How to Actually Architect Your AI Memory

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Dauer: 02:22

Views (Stand 2025-12-26): 81

Stichworte:
RAG-Architekturen
Vektor-RAG
Graph-RAG
hybride Systeme
Entitätenbeziehungen

Standard-RAG-Architekturen scheitern oft an komplexen Fragen, da sie nur Ähnlichkeiten erkennen, aber keine Strukturen oder Beziehungen.
Vektor-RAG ist effizient für einfache Abfragen wie Remote-Arbeitsrichtlinien, versagt jedoch bei mehrstufigen Fragen.
Es versteht nicht hierarchische oder kausale Zusammenhänge zwischen Entitäten wie Personen, Projekten oder Genehmigungen.
Graph-RAG speichert Entitäten und Beziehungen statt rohen Text, was deterministisches Schließen ermöglicht und Halluzinationen reduziert.
Die Zukunft liegt in hybriden Graph- und Vektor-RAG-Systemen, die sowohl Fakten als auch Kontext abfragen können.
LLMs extrahieren während der Ingestion Entitäten und Beziehungen, klustern sie in thematische Communities und lösen Duplikate automatisch.
Faktenabfragen occur im Graphen, während Kontextabfragen im Vektorspeicher stattfinden, kombiniert zu einer fundierten Antwort durch das LLM.
Ein reiner Vektordatenspeicher ist nur ein Suchmaschinensystem, kein vernünftiges System für Unternehmensintelligenz.
Graphen bewahren Beziehungen, während Vektoren sie ignorieren, was beide Ansätze für echte KI-Gedächtnisse notwendig macht.
Der Übergang zu hybrider Graph-RAG erfordert klare Ontologien und Architektur vor der Implementierung.
Optimum Partners unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung solcher hybriden Systeme.
Vektor-RAG ist gut für einfache Abfragen, aber nicht für komplexe Analysen wie Auswirkungen des Apollo-Projekts auf Quartalsumsätze.
Graph-RAG ermöglicht präzise Antworten durch das Speichern von Entitäten und ihren Beziehungen zueinander.
Hybride Systeme kombinieren die Stärken beider Ansätze, um sowohl Fakten als auch Kontext abzufragen.
LLMs klustern Entitäten in thematische Communities, was die Effizienz der Datenverarbeitung erhöht.
Duplikate werden automatisch gelöst, was die Datenqualität verbessert und Halluzinationen minimiert.
Faktenabfragen im Graphen und Kontextabfragen im Vektorspeicher führen zu fundierten und präzisen Antworten.
Ein reiner Vektordatenspeicher reicht nicht aus, um Unternehmensintelligenz abzubilden, da Beziehungen ignoriert werden.
Graphen sind essenziell für das Verständnis von Zusammenhängen in komplexen Datenstrukturen.

Kanal: Optimum Partners

New in Coveo: Knowledge | Fall 2025

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Dauer: 37:09

Views (Stand 2025-12-26): 16

Stichworte:
Agentic AI
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Coveo Retrieval Generative Answering (CRGA)
Prompt Template Support
Conversational RAG

Lindsay Price von Coveo Product Marketing präsentiert Updates der letzten sechs Monate.
Die Session fokussiert sich auf Wissensinnovationen, Experten-Einblicke und Kunden-Ergebnisse.
Agentic AI ist ein zentrales Thema, das die Überführung von Pilotprojekten in die Produktion behandelt.
Coveo betont, dass AI nur so gut ist wie die zugrundeliegenden Informationen.
Die modulare Architektur ermöglicht sichere und anwendungsübergreifende Lösungen.
Kunden nutzen bereits generative und agentische Use Cases mit messbarem ROI.
Coveo ermöglicht nahtlose Integrationen mit Lösungen wie Agent Force, Bedrock und Microsoft Copilot.
Die Fall-Session zeigt Erfolgsbeispiele für agentische KI durch eine sichere Unternehmensgrundlage.
Ein Fokus liegt auf der Integration verschiedener Protokolle mit einer gemeinsamen Wissensbasis.
Coveo führt im Herbst 2025 neue Funktionen im Bereich agentische KI ein.
Bestehende Integrationen mit Enterprise-Plattformen werden weiter verbessert.
Die Coveo Public APIs ermöglichen effektiven Einsatz von generativer KI und messbaren ROI.
Die Answer API ist in General Availability (GA) und bietet präzise, faktenbasierte Antworten.
Die Passage Retrieval API unterstützt genaue Kontextabfragen aus Indexwissen.
Coveo für AgentForce 2.0 verbessert die Orchestrierung durch Abfrage- und Relevanzaktionen.

Kanal: CoveoAI

How Alexa Works Under the Hood: NLU, RAG & Hyper Rank Explained

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Dauer: 08:15

Views (Stand 2025-12-26): 15

Stichworte:
Wake Word
Natural Language Understanding
HyperRank
Retrieval Augmented Generation
Arbitration

Der Prozess beginnt mit dem Wake Word, das den Zugang zur Cloud ermöglicht.
Automatic Speech Recognition wandelt gesprochene Worte in Text um.
Natural Language Understanding (NLU) ist verantwortlich für das Verständnis der Absicht hinter den Worten.
Alexa nutzt Skills als spezialisierte Experten, ähnlich wie Musiker in einem Orchester.
Die NLU zerlegt Sätze in Intent (Aktion) und Slots (Details).
Fehlende Informationen werden durch einen Dialog-Manager abgefragt.
Die Auswahl des richtigen Skills erfolgt durch ein komplexes Verfahren namens Arbitration.
HyperRank ist ein intelligenter Algorithmus, der die relevantesten Skills auswählt.
Namefree Interaction ermöglicht es Alexa, ohne explizite Nennung von Skills zu funktionieren.
Der Prozess umfasst zwei Filterstufen: Verständnis und Durchführbarkeit.
Alexa nutzt eine intelligente Filterung, um irrelevante Optionen frühzeitig auszuschließen.
HyperRank analysiert persönliche Gewohnheiten und Geräteinformationen, um die wahrscheinlichste Skill-Auswahl zu treffen.
Bei Unsicherheit fragt Alexa den Nutzer zur Klärung, anstatt zu raten.
Alexa nutzt ein Wissensgraph (wie eine strukturierte Bibliothek) für verifizierte Fakten und ein Sprachmodell (wie einen kreativen Storyteller) für natürliche Antworten.
Retrieval Augmented Generation (RAG) kombiniert beide Systeme, um präzise und faktenbasierte Antworten zu generieren.
Einfache Befehle werden in Standardnachrichten ('Directives') übersetzt und an Hersteller-Clouds weitergeleitet.
Komplexe Aufgaben werden durch spezialisierte KI-Agenten (z. B. Such-, Buchungs-, Koordinationsagenten) bearbeitet.
Alexa entwickelt sich von einem reinen Befehlsausführer zu einem echten Problemlöser, der höhere Ziele versteht und umsetzt.
Das System ist aktuell noch reaktiv, aber zukünftig könnte es proaktiv Nutzerbedürfnisse antizipieren.

Kanal: Insightforge | AI & Data Science

Chatbot Customer Support UMKM Berbasis RAG LLM Risdam Ananda Rholanjiba

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Dauer: 05:01

Views (Stand 2025-12-26): 3

Stichworte:
UMKMs
RAG-LLM
Chatbot
Automatisierung
WhatsApp-Integration

UMKMs (Mikro-, Klein- und Mittelunternehmen) spielen eine zentrale Rolle in der nationalen Wirtschaft.
Viele UMKMs bedienen Kunden noch manuell, was zu ineffizienten Prozessen führt.
Häufige Kundefragen zu Preisen, Beständen oder Lieferungen erfordern schnelle, automatisierte Lösungen.
Manuelle Services verursachen langsame und inkonsistente Antworten, was die Effizienz beeinträchtigt.
Ein Chatbot auf Basis von RAG (Retrieval-Augmented Generation) und LLM (Large Language Model) soll diese Probleme lösen.
Chatbots ermöglichen 24/7-Interaktionen mit Kunden und bieten schnelle, automatisierte Antworten auf Standardfragen.
LLMs verstehen natürliche Sprache gut, können aber ohne Datenunterstützung Halluzinationen erzeugen, z. B. falsche Preisinformationen.
RAG kombiniert Datensuche mit Antwortgenerierung, um Fehler zu reduzieren und datengestützte Antworten zu liefern.
Die Methodik umfasst Datensammlung, Vorverarbeitung, Embedding-Erstellung, Vector-Datenbanken und Chatbot-Implementierung.
Das System sucht relevante Dokumente, z. B. zu Beständen, und generiert präzise Antworten basierend auf UMKM-Daten.
Der Chatbot erhöht die Genauigkeit und Konsistenz der Antworten und entlastet UMKM-Administratoren.
Die Integration in WhatsApp wird als nächster Entwicklungsschritt empfohlen.
Automatisierte Lösungen verbessern die Kundenerfahrung und reduzieren manuellen Aufwand.
Fehleranfällige manuelle Prozesse werden durch datengestützte Systeme ersetzt.
RAG-LLM-Chatbots bieten präzise Antworten, indem sie auf aktuelle UMKM-Daten zugreifen.
Die Technologie ermöglicht konsistente Informationen, unabhängig von der Zeit oder dem Mitarbeiter.
WhatsApp als Kanal erweitert die Erreichbarkeit und Benutzerfreundlichkeit für UMKMs.
Langfristig soll das System skalierbar und anpassbar für verschiedene Branchen sein.
Die Implementierung erfordert eine sorgfältige Datensammlung und -vorverarbeitung.
Embeddings und Vector-Datenbanken sind entscheidend für die Genauigkeit der Antworten.
Der Chatbot reduziert repetitive Fragen und entlastet das Personal.
Zukünftige Entwicklungen könnten KI-gestützte Analysen oder Prognosen umfassen.

Kanal: Risdam Ananda Rholanjiba

The 3 Ways to Customize LLMs: RAG, Fine Tuning, and Prompting Explained

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Dauer: 06:41

Views (Stand 2025-12-26): 5

Stichworte:
Prompt
RAG
Fine-Tuning
Halluzinationen
Spezialisierung

Prompt Engineering ist die kostengünstigste und schnellste Methode zur Anpassung von LLMs.
Es ermöglicht präzise Eingaben, Beispiele und Constraints für bessere Ergebnisse.
Besonders geeignet ist es für allgemeine Aufgaben, Brainstorming und kreative Texte.
Ein Nachteil ist die Abhängigkeit von statischem Trainingswissen, was zu Halluzinationen führen kann.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) fügt dem LLM externe Wissensquellen hinzu, ohne das Modell selbst zu ändern.
Es reduziert Halluzinationen, da das Modell auf explizite Fakten zurückgreift und dynamisch anpassbar ist.
Feinabstimmung macht ein LLM spezialisiert für bestimmte Stile, Tonlagen oder Fachvokabular.
Diese Methode erfordert jedoch große Mengen an hochwertigen Trainingsdaten und Rechenleistung.
Prompt Engineering eignet sich besonders für allgemeine Aufgaben, Brainstorming und kreative Texte.
Der Nachteil ist, dass es auf statisches Trainingswissen angewiesen ist und bei komplexen oder veralteten Daten Halluzinationen auftreten können.
RAG fügt dem LLM externe Wissensquellen hinzu, ohne das Modell selbst zu ändern.
Es reduziert Halluzinationen, da das Modell auf explizite Fakten zurückgreift und dynamisch anpassbar ist.
Feinabstimmung spezialisiert LLMs für bestimmte Stile oder Fachvokabular.
Diese Methode erfordert jedoch große Mengen an hochwertigen Trainingsdaten und Rechenleistung.
Die beste Lösung kombiniert alle drei Methoden: Feinabstimmung für Spezialisierung, RAG für aktuelle Daten und Prompt Engineering für klare Anweisungen.
Prompt Engineering ist die günstigste Methode zur Anpassung von LLMs.
Es geht darum, präzise Eingaben zu gestalten, Beispiele zu geben und Constraints zu setzen.
RAG reduziert Halluzinationen, da das Modell auf explizite Fakten zurückgreift.
Feinabstimmung erfordert große Mengen an hochwertigen Trainingsdaten und Rechenleistung.
Die Kombination aller drei Methoden bietet die beste Lösung für LLM-Anpassungen.

Kanal: AI for Everyone

RAG Tools Explained in Telugu | Real-World RAG Implementation | Part 5

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Dauer: 08:35

Views (Stand 2025-12-26): 8

Stichworte:
RAG-Pipelines
Chunking
Vector-Datenbanken
Prompt-Konstruktion
Debugging

RAG-Pipelines erfordern fundierte Entscheidungen und Abwägungen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Es gibt acht Kernbausteine für den Aufbau einer RAG-Anwendung, die sorgfältig ausgewählt werden müssen.
Der erste Schritt im Pipeline-Prozess ist die Prompt-Konstruktion und die Verarbeitung der LLM-Antworten.
Die Segmentierung von Daten in Chunks ist eine kritische Ingenieursfrage, die große Sorgfalt erfordert.
Tools wie Recursive Character Text Splitter helfen bei der effizienten Chunk-Erstellung und -optimierung.
Chunk-Größe und Überlappung sind wichtige Parameter für die Segmentierung, die sorgfältig abgewogen werden müssen.
Vector-Datenbanken wie Pinecone, Chroma oder FAISS ermöglichen effizientes Speichern und Abrufen von Embeddings.
Die Wahl der Vector-Datenbank hängt von Faktoren wie Performance, Kosten und Skalierbarkeit ab.
Reliabilität ist entscheidend, um Systemausfälle zu vermeiden und die Kontextoptimierung sicherzustellen.
Sicherheitsaspekte müssen bei der Implementierung von RAG-Systemen berücksichtigt werden, um Datenintegrität zu gewährleisten.
Jede Entscheidung im RAG-Prozess muss sorgfältig getroffen werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Der Handel mit Entscheidungen erfordert spezielle Werkzeuge, die effizient und zuverlässig sein müssen.
Hochwertige Werkzeuge sind entscheidend für den Erfolg einer RAG-Anwendung und müssen regelmäßig überprüft werden.
Debugging von Daten ist ein wichtiger Schritt im Prozess, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Die Chunking-Level müssen optimal gewählt werden, um mit dem Start zu beginnen und später anzupassen.
Das Ziel ist es, eine Balance zwischen Leistung, Kosten und Sicherheit zu erreichen, um nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.
Alle Tools sollten regelmäßig überprüft und wiederholt werden, um ihre Effizienz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Es gibt verschiedene Bedingungen, die beachtet werden müssen, um optimale Ergebnisse in RAG-Systemen zu erzielen.
Die Implementierung von RAG-Systemen erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und Datenwissenschaftlern.
Die Wahl der richtigen Tools kann den Unterschied zwischen einem erfolgreichen und einem gescheiterten Projekt ausmachen.

Kanal: AI KALAKARUDU

Vector vs Graph Databases: What AI Needs to Work Best

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Dauer: 02:03

Views (Stand 2025-12-26): 478

Stichworte:
RAG
Vektordatenbanken
Graphdatenbanken
semantische Suche
logische Schlussfolgerungen

Die meisten KI-Systeme scheitern, weil sie Daten nicht richtig speichern oder darauf schließen können.
RAG (Retrieval Augmented Generation) hilft dabei, die KI mit externen Daten zu verbinden und relevante Informationen in Echtzeit abzurufen.
Es gibt zwei Hauptmethoden zur Datenspeicherung: Vektordatenbanken und Graphdatenbanken.
Vektordatenbanken speichern Informationen als Embeddings, die Bedeutungen darstellen, nicht Schlüsselwörter.
Sie eignen sich besonders gut für semantische Suche und unstrukturierte Texte.
Graphdatenbanken speichern Beziehungen zwischen Knoten (Nodes) und Kanten (Edges).
Diese sind ideal für komplexe Logik wie Abhängigkeiten oder Workflows.
Vektordatenbanken sind schnell und skalierbar, verstehen aber keine kausalen Zusammenhänge oder Hierarchien.
Graphdatenbanken sind besser für logische Schlussfolgerungen, aber weniger geeignet für unscharfe semantische Suche oder große Textmengen.
Die besten KI-Systeme kombinieren beide Ansätze: Vektordatenbanken für die Informationssuche und Graphdatenbanken für die Logik.
Eine hybride Architektur ermöglicht es der KI, Daten zu verstehen und komplexe Zusammenhänge abzuleiten.
Vektordatenbanken nutzen Embeddings, um Bedeutungen abzubilden, was sie besonders für semantische Aufgaben effizient macht.
Graphdatenbanken hingegen sind darauf ausgelegt, Beziehungen und Strukturen in den Daten abzubilden.
Diese Strukturen sind entscheidend für logische Schlussfolgerungen und komplexe Abfragen.
KI-Systeme, die nur eine der beiden Methoden nutzen, haben oft erhebliche Einschränkungen in ihrer Leistungsfähigkeit.
Durch die Kombination beider Ansätze können KI-Systeme sowohl semantische als auch logische Aufgaben effizient bewältigen.
Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung der Genauigkeit und Effektivität von KI-Anwendungen.
RAG ist dabei ein zentraler Baustein, um die KI mit externen Datenquellen zu verbinden.
Es ermöglicht den Echtzeit-Zugriff auf relevante Informationen, was die Qualität der KI-Antworten deutlich verbessert.
Vektordatenbanken sind besonders nützlich für Aufgaben wie Textanalyse oder Bildverarbeitung.
Graphdatenbanken hingegen eignen sich besser für Anwendungen, die auf komplexe Beziehungen angewiesen sind.
Die Wahl der richtigen Datenbank hängt daher stark von den spezifischen Anforderungen der KI-Anwendung ab.

Kanal: Avi Unlocks AI

Advanced RAG Systems Explained |Telugu Retrieval-Augmented Generation | Part 4

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Dauer: 11:10

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Stichworte:
Halluzinationen
semantische Chunks
Advanced Retrieval
Mindscape
Produktionssysteme

Advanced RAG Systeme verbessern die Genauigkeit und Leistung deutlich im Vergleich zu Basic oder Naive RAG.
Ihr Ziel ist es, die relevantesten Informationen für eine gegebene Anfrage zu liefern.
Halluzinationen müssen kontrolliert werden, um realistische Ergebnisse in der Produktion zu gewährleisten.
Die Systeme sind robust gegen Duplikate, hohe Kosten und komplexe Abfragen.
Semantische Chunks bieten die beste Option für eine effiziente Datenverarbeitung.
Naives Retrieval basiert auf Vektorähnlichkeit, was in Produktionssystemen nicht ausreichend ist.
Advanced Retrieval nutzt spezifische Begriffe und Kontext, um präzisere Ergebnisse zu liefern.
Die Qualität des Kontexts wird verbessert, um die Grenzen von LLM-Modellen wie Token-Limits zu überwinden.
Das System wählt die besten Dokumente aus und verarbeitet sie ohne überflüssige Informationen.
Genauigkeit, Leistung und Zuverlässigkeit sind entscheidende Faktoren für ein erfolgreiches RAG-System.
Alucinations können durch proaktive Maßnahmen kontrolliert werden, um realistische Ergebnisse zu erzielen.
Die Grundarchitektur basiert auf einem Mindscape, der eine klare Vorstellung von einer realen Welt bietet.
Eine präzise Systemgestaltung erfordert eine detaillierte Abbildung der realen Welt im Mindscape.
Im nächsten Teil wird die Architektur detaillierter erklärt und praxisnah präsentiert.
Es werden Tools, Frameworks und eine Live-Demo gezeigt, um die Konzepte anschaulich zu erklären.
Die dargestellten Konzepte werden in der Praxis getestet und validiert.
Advanced RAG Systeme sind darauf ausgelegt, komplexe Abfragen effizient und präzise zu beantworten.
Sie vermeiden überflüssige Informationen und liefern nur die relevantesten Daten für eine Anfrage.
Die Kontrolle von Halluzinationen ist essenziell, um die Zuverlässigkeit in Produktionsumgebungen sicherzustellen.
Semantische Chunks ermöglichen eine strukturierte und effiziente Verarbeitung großer Datensätze.
Advanced Retrieval geht über einfache Vektorähnlichkeit hinaus und nutzt Kontext für bessere Ergebnisse.
Die Architektur stützt sich auf ein Mindscape, das die reale Welt abbildet und als Grundlage dient.

Kanal: AI KALAKARUDU

RAG Internal Working Explained | How Retrieval-Augmented Generation Works | Part 2

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Dauer: 05:40

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Stichworte:
RAG
Embeddings
Wissensdatenbank
LLMs
Abfrageverarbeitung

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbessert die Genauigkeit von KI-Modellen durch das Abrufen relevanter Informationen aus einer Wissensdatenbank.
Das System nutzt Embeddings, um semantische Ähnlichkeiten zwischen Abfragen und Dokumenten zu erkennen.
Abfragen werden in Chunks unterteilt, um eine effiziente Verarbeitung und Abgleichung mit der Datenbank zu ermöglichen.
RAG-Systeme sind besonders nützlich für spezifische Fragen oder komplexe Themen, die über allgemeines Wissen hinausgehen.
Die Integration einer Wissensdatenbank ermöglicht schnelle und präzise Antworten auf Benutzerabfragen.
Das System kann dynamisch aktualisiert werden, um neue Informationen oder Datenquellen einzubinden.
RAG verbessert die Leistung von Large Language Models (LLMs) durch kontextbezogene Wissensintegration.
Die Architektur unterstützt eine natürliche und intuitive Interaktion mit dem Benutzer.
Es gibt verschiedene Ansätze zur Implementierung von RAG, darunter private Bibliotheken oder spezielle Datenbanken.
RAG-Systeme sind besonders effektiv bei der Beantwortung von Fragen, die auf spezifischen Wissensbereichen basieren.
Embeddings ermöglichen eine präzise Abbildung von semantischen Beziehungen in Textdaten.
Die Chunk-Verarbeitung optimiert die Effizienz des Abgleichs mit großen Datenmengen.
Dynamische Aktualisierungen sorgen für aktuelle und relevante Informationen im System.
RAG kann die Leistung von LLMs signifikant steigern, indem es kontextuelles Wissen einbindet.
Die Benutzerinteraktion wird durch natürliche Sprachverarbeitung und Wissensabruf verbessert.
Private Bibliotheken oder spezielle Datenbanken bieten flexible Implementierungsmöglichkeiten für RAG-Systeme.
Spezifische Wissensbereiche profitieren besonders von der präzisen Abfrageverarbeitung in RAG-Systemen.
Die Kombination aus Retrieval und Generation ermöglicht hochwertige Antworten auf komplexe Fragen.
RAG ist besonders nützlich, wenn allgemeines Wissen nicht ausreicht oder spezifische Details benötigt werden.
Die Integration neuer Datenquellen erfolgt dynamisch und ohne Unterbrechung des Betriebs.
Embeddings sind entscheidend für die Effizienz und Genauigkeit der semantischen Suche in RAG-Systemen.

Kanal: AI KALAKARUDU

RAG Explained from Scratch | Retrieval-Augmented Generation | Part 1 Basics

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Dauer: 07:10

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Stichworte:
RAG
Wissensdatenbank
Genauigkeit
Halluzinationen
Dokumentenanalyse

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet Abfrage und Generierung, um präzisere Antworten zu liefern.
Es verbessert die Genauigkeit von KI-Modellen, indem es relevante Informationen aus einer Wissensdatenbank hinzufügt.
Ein einfaches Beispiel ist ein intelligenter Student in einer offenen Prüfung, der auf Bücher zurückgreift.
RAG reduziert Halluzinationen und steigert die Faktengenauigkeit im Vergleich zu herkömmlichen KI-Modellen.
Es nutzt eine Wissensdatenbank, um Antworten mit Belegen zu unterstützen und vertrauenswürdige Informationen zu liefern.
Die Technologie ist besonders nützlich in realen Anwendungen, wo genaue und nachprüfbare Daten erforderlich sind.
RAG kann die Leistung von KI-Systemen in Bereichen wie Suchanfragen oder Dokumentenanalyse verbessern.
Es ermöglicht eine tiefere Integration von Wissensdatenbanken in KI-Modelle für präzise Antworten auf komplexe Fragen.
Durch das Hinzufügen externer Informationen wird die Qualität der generierten Inhalte deutlich gesteigert.
RAG ist besonders effektiv, wenn es um spezifische oder fachliche Fragen geht.
Die Technologie hilft, Wissenslücken zu schließen und sicherzustellen, dass Antworten auf tatsächlichen Fakten basieren.
Im Vergleich zu reinen Generierungsmodellen bietet RAG eine höhere Zuverlässigkeit.
Es kann in verschiedenen Domänen eingesetzt werden, von der Medizin bis zur Rechtspflege.
RAG verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern auch die Transparenz von KI-Antworten.
Durch die Kombination mit Retrieval-Systemen wird die KI weniger anfällig für falsche Informationen.
Die Technologie ist besonders nützlich in Umgebungen, wo Daten ständig aktualisiert werden müssen.
RAG ermöglicht es KI-Modellen, auf aktuelle und relevante Quellen zuzugreifen.
Es unterstützt die Entwicklung von KI-Systemen, die sowohl präzise als auch nachvollziehbar sind.
Die Integration einer Wissensdatenbank macht RAG besonders wertvoll für komplexe Analysen.
RAG kann in Echtzeit auf neue Informationen zugreifen und diese in Antworten einbeziehen.
Es ist eine wichtige Entwicklung, um die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu erhöhen.

Kanal: AI KALAKARUDU

GraphRAG: Efficient Embeddings for Faster Search #shorts

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Dauer: 00:59

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Stichworte:
GraphRAG
Vektorsuche
Embeddings
GPU
BFS

GraphRAG führt eine effiziente Vektorsuche durch, gefolgt von einer BFS (Breitensuche).
Diese Kombination ermöglicht schnelle und präzise Abfragen in Graphdaten.
Die Vektorsuche erfordert die Berechnung von Embeddings für jeden Chunk.
Memgraph bietet integrierte Unterstützung für Embeddings in der Mage-Bilddatei.
Embeddings sind ein zentraler Bestandteil der Ingestions-Herausforderung.
Ihre effiziente Berechnung ist entscheidend für die Leistung bei großen Datensätzen.
Bei Millionen von Chunks ist die Verwendung einer GPU für die Embedding-Berechnung sinnvoll.
GPUs beschleunigen den Prozess deutlich und reduzieren die Rechenzeit.
Die Embeddings basieren auf dem gesamten Chunk, nicht nur auf einfachen Erweiterungen.
Dies stellt sicher, dass Kontext und Semantik vollständig erfasst werden.
GraphRAG nutzt diese Embeddings für eine schnelle und effiziente Suche.
Die BFS ergänzt die Vektorsuche und ermöglicht komplexe Abfragen.
Memgraph optimiert die Berechnung und Speicherung von Embeddings.
Die Integration in die Mage-Bilddatei vereinfacht die Implementierung.
Embeddings sind nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch ein Schlüssel für die Leistung.
Ihre Qualität beeinflusst direkt die Genauigkeit der Suchergebnisse.
GraphRAG ist besonders nützlich für Anwendungen mit großen und komplexen Datensätzen.
Die Kombination aus Vektorsuche und BFS bietet einzigartige Vorteile.
Memgraph setzt hier auf moderne Hardware wie GPUs, um die Effizienz zu steigern.
Die Lösung ist skalierbar und eignet sich für verschiedene Anwendungsfälle.
Embeddings sind ein zentrales Element der Graphdatenverarbeitung.
Ihre effiziente Berechnung ist entscheidend für den Erfolg von GraphRAG.

Kanal: Memgraph

Normal RAG vs Graphical RAG

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Dauer: 00:23

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Stichworte:
Textquellen
visuelle Elemente
strukturelle Analyse
multimodal
kontextreich

Normal RAG verarbeitet ausschließlich textbasierte Quellen wie PDFs oder Dokumente.
Es extrahiert Wörter und beantwortet Fragen basierend auf rein textuellen Inhalten.
Graphical RAG geht darüber hinaus, indem es visuelle Elemente wie Charts, Bilder und Diagramme versteht.
Während Normal RAG auf Text beschränkt bleibt, bietet Graphical RAG eine umfassendere und kontextreichere Verarbeitung.
Visuelle Daten werden in Graphical RAG nicht nur als Text interpretiert, sondern strukturell und semantisch analysiert.
Graphical RAG ermöglicht die Nutzung komplexer Informationen aus Diagrammen oder Charts direkt.
Die Fähigkeit, visuelle Inhalte zu verstehen, macht Graphical RAG zu einem leistungsstärkeren Werkzeug im Vergleich zu Normal RAG.
Normal RAG ist auf lineare Textverarbeitung beschränkt und kann keine dynamischen oder multimodalen Daten integrieren.
Graphical RAG hingegen analysiert Daten in verschiedenen Modi und bietet so eine flexiblere Wissensverarbeitung.
Diese Erweiterung ermöglicht es, Informationen aus unterschiedlichen Quellen effizienter zu kombinieren und zu nutzen.
Normal RAG eignet sich besonders für Anwendungen, bei denen rein textuelle Inhalte ausreichend sind.
Graphical RAG ist dagegen ideal für komplexe Analysen, die visuelle oder grafische Daten erfordern.
Die strukturelle Analyse von visuellen Elementen verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Antworten.
Graphical RAG kann beispielsweise Trends in Diagrammen erkennen und diese in seine Auswertungen einbeziehen.
Normal RAG bleibt auf die Interpretation von Text beschränkt, während Graphical RAG eine multimodale Verarbeitung ermöglicht.
Diese Unterschiede machen Graphical RAG zu einem vielseitigeren Werkzeug für moderne Anwendungen.
Es kann sowohl textuelle als auch visuelle Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren.
Normal RAG ist einfacher in der Implementierung, da es keine zusätzlichen visuellen Analysen erfordert.
Graphical RAG erfordert jedoch fortgeschrittene Technologien zur Verarbeitung von Bildern und Diagrammen.
Trotzdem bietet Graphical RAG deutliche Vorteile bei der Handhabung komplexer oder multimodaler Daten.
Die Kombination aus Text- und Bildanalyse macht es zu einem leistungsstarken Instrument für viele Anwendungsbereiche.

Kanal: BuzzAI

RAG Explained Simply #RAG #genai #agenticai

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Dauer: 02:01

Views (Stand 2025-12-26): 8322

Stichworte:
LLM-Halluzinationen
RAG
Wissensbasis
semantische Suche
Vektordatenbank

LLM-Halluzinationen entstehen durch veraltete Trainingsdaten und falsche Antworten.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet LLMs mit einer Wissensbasis, um präzise Antworten zu generieren.
Das System holt relevante Fakten aus der Wissensbasis, z. B. aktuelle PDFs, und ergänzt das LLM-Prompt mit diesem Kontext.
RAG ermöglicht es dem LLM, auf Basis von frischen Daten eine genaue Antwort zu erstellen.
Die Implementierung von RAG ist oft einfach und erfordert nur wenige Codezeilen, z. B. mit Frameworks wie Langchain.
Ein Beispiel für RAG ist ein Kundensupport-Assistent, der schnell die passende Richtlinie aus aktuellen Daten abruft.
Semantische Suche wird genutzt, um präzise Textausschnitte aus einer Vektordatenbank zu finden.
Für ernsthafte Anwendungen empfiehlt sich eine Vektordatenbank mit chunked Data für Skalierbarkeit und Vermeidung von LLM-Kontextlimits.
Elasticsearch kann als RAG-Schicht dienen, die sowohl Vektor- als auch Keyword-Suche unterstützt.
RAG liefert genaue Antworten basierend auf aktuellen, nachvollziehbaren Fakten.
RAG ist kosteneffizienter als regelmäßiges Retraining des LLM.
Die Wissensbasis kann aus verschiedenen Quellen wie PDFs oder Datenbanken bestehen.
RAG reduziert das Risiko von Halluzinationen durch die Integration aktueller Daten.
Die semantische Suche verbessert die Genauigkeit der abgefragten Informationen.
Vektordatenbanken ermöglichen effiziente und skalierbare Abfragen.
Elasticsearch bietet zusätzliche Funktionen wie Keyword-Suche für RAG-Systeme.
RAG ist besonders nützlich in Anwendungen, wo aktuelle Daten entscheidend sind.
Die Implementierung kann mit wenigen Codezeilen umgesetzt werden, z. B. mit Langchain.
Kundensupport-Assistenten profitieren von der schnellen Abfrage aktueller Richtlinien.
RAG ist eine kostengünstige Alternative zum Retraining des LLM.
Die Kombination aus semantischer Suche und Vektordatenbanken optimiert die Leistung.
RAG-Systeme sind nachvollziehbarer, da sie auf Fakten basieren.

Kanal: Code and context with MR

Crack the 2026 AI Interview: Graph RAG, System Design & Scaling Laws #ai #aijobs #crackinterview

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Dauer: 31:22

Views (Stand 2025-12-26): 282

Stichworte:
Guardrails
Scaling Laws
Graph-RAG
Vector-Databases
LLM-Bewertung

AI-Sicherheit und Guardrails sind zentrale Themen in AI-Interviews, besonders für Führungskräfte.
Guardrails müssen sowohl auf Eingabe- als auch auf Ausgabeebene implementiert werden, um Missbrauch zu verhindern.
Wichtige Aspekte von Guardrails sind Jailbreak-Erkennung, Toxizitätsprüfung und PII-Detektion.
Responsible AI ist entscheidend für Vertrauen, Markenschutz und rechtliche Compliance in öffentlichen Systemen.
Mehrschichtige Schutzsysteme sind erforderlich, da einzelne Schichten oft unzureichend sind.
Scaling Laws wie Chinchilla-Optimalität definieren das optimale Verhältnis von Datenmenge zu Modellparametern.
Graph-RAG speichert Wissen in Graphen mit Knoten und Kanten für strukturierte Abfragen.
Vector-Databases nutzen HNSW oder IVF für schnelle, approximative Suche mit hoher Trefferquote.
Hybride Indexe kombinieren IVF mit PQ oder HNSW für optimale Performance.
LLM-Bewertung umfasst Metriken wie Genauigkeit, Relevanz und Toxizität.
Emergente Fähigkeiten treten erst ab bestimmten Skalengrenzen auf und können durch Scaling Laws vorhergesagt werden.
Synthetische Daten werden oft mit LLMs oder Diffusion Modellen generiert und benötigen Qualitätskontrollen.
Multimodale Gedächtnisse in LLMs speichern Text, Metadaten und spezifische Ereignisse.
Program-of-Thought und Tree-of-Thought sind fortgeschrittene LLM-Reasoning-Techniken.
Cloud-native Inference optimiert LLM-Serving durch Load Balancing und Auto-Scaling.
Paged Attention verbessert die Speichernutzung in LLMs durch KV-Cache-Verwaltung.
Tensor Parallelism verteilt große Modelle über mehrere GPUs für effiziente Verarbeitung.
Quantization reduziert Modellgrößen durch numerische Kompression.
Serverless-Inference ermöglicht Skalierbarkeit und Kostenoptimierung in der KI-Entwicklung.
AI-Systemdesign umfasst Datenpipelines, Modelltraining und Monitoring für produktive Anwendungen.
Skalierbarkeit ist entscheidend für zuverlässige KI-Produkte, sowohl horizontal als auch vertikal.

Kanal: Unfold Data Science