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Retrieval für LLM-Anwendungen: Hybridsuche, Chunking, Reranking, Vektorspeicher, GraphRAG und die Bewertung von RAG-Antworten.
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Embedding-Modell 2026 für RAG wählen: was MTEB und RTEB aussagen, API oder offene Gewichte, Preise, Dimensionen und ein einwöchiger Test mit eigenen Daten.
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Chunks verlieren ihr Dokument. Wie Contextual Retrieval, Late Chunking und kontextuelle Embeddings das beheben, was sie kosten, wann man verzichtet.
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Wie RAG-Assistenten Dokumente preisgeben und wie man das stoppt: ACLs an jedem Chunk, Vorfilter, Row-Level Security in pgvector, Rechte-Sync und Lecktests.
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Produktdaten sind strukturiert, Chunking wie bei PDFs scheitert. So serialisiert man PIM-Attribute, leitet Spezifikationsfragen an Filter und bleibt exakt.
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Wie Follow-up-Fragen in einem B2B-Shop-Assistenten umgeschrieben werden: Koreferenz, HyDE, Multi-Query, Filter, Latenz und Evaluation.
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Fragengeneration aus Chunks, Hard Negatives, Answerability-Labels, deutsche und ungarische Abdeckung, Kontamination und menschliche Stichproben.
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Warum das PDF-Parsing die RAG-Qualität bestimmt, wie sich Docling, Marker, MinerU und VLM-OCR unterscheiden und wie man einen Parser selbst testet.
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RAG über deutsche und ungarische Inhalte: mehrsprachige Embeddings, Komposita, Stemming, Akzente und Evaluation pro Sprache.
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Wie genau Text-to-SQL wirklich ist, wie das Modell Schema-Kontext bekommt und welche Datenbank- und Code-Leitplanken generiertes SQL sicher machen.
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Wie Binär- und int8-Quantisierung und Matryoshka-Kürzung Vektorindizes 4- bis 32-mal verkleinern, was das an Recall kostet und wie Rescoring es zurückholt.
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Zep im Review: Agenten-Memory auf temporalem Knowledge Graph. Credits beim Schreiben, Retrieval gratis, Flex ab 125 Dollar/Monat, Graphiti selbst hostbar.
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GraphRAG und Knowledge-Graph-RAG: was Microsoft GraphRAG und LightRAG tun, was die Indexierung kostet und wann ein Wissensgraph Vektor-RAG schlägt.
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Multimodales RAG mit ColPali: Seitenbild-Embeddings, MaxSim-Scoring, Speicherkosten für Multi-Vektoren, Kompression und wann sie geparsten Text schlagen.
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Wie Coding-Agenten Code finden: AST-Chunking mit tree-sitter, Repo-Maps, Merkle-Tree-Sync, Code-Embedding-Modelle 2026 und wann grep einen Index schlägt.
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Reranker im Oktober 2026: pointwise, listwise und Late Interaction, Cohere, Voyage, bge, Qwen3, Jina und mxbai, Preise, Self-Hosting und die Wahl von k.
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Elasticsearch und OpenSearch als Vektorspeicher: kNN und Filter, BBQ und binäre Quantisierung, hybride Suche mit RRF, GPU-Builds und die Lizenzfrage.
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turbopuffer im Test: Object Storage als Quelle der Wahrheit, SPFresh, RaBitQ, hybride Suche, Abrechnung pro GB gegenüber Pinecone und wann sich das lohnt.
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Tabellen in RAG: warum Chunking sie zerbricht, pdfplumber, Camelot, Docling und Cloud-Extraktoren, was TEDS übersieht, Serialisierung und SQL-Routing.
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Embeddings für die eigene Domäne feintunen: wann das einen Reranker schlägt, Trainingspaare, Hard Negatives, Losses in sentence-transformers v6 und Kosten.
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Gelernte spärliche Suche: wie SPLADE Begriffe erweitert, Modelle und Lizenzen, Indexgröße und Latenz, Engine-Unterstützung und wann es BM25 schlägt.
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Einen Wissensgraphen mit LLMs bauen: kleine Ontologie, Extraktionsprompts, Entitätsauflösung, Herkunft, inkrementelle Updates, Evaluierung und Speicher.
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RAG-Index aktuell halten: Aktualitätsbudget, Änderungserkennung, CDC aus Postgres mit Debezium, Löschungen, Rechte, Blue/Green-Wechsel und Kosten.
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LanceDB im Test: eine Apache-2.0-Bibliothek statt Server, die Wahl zwischen IVF und HNSW, Hybridsuche mit Rangfusion und was Enterprise zusätzlich bringt.
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pgvector 0.8.7 im Review: iterative Index-Scans für Filter, HNSW und IVFFlat, Binärquantisierung bei 100 Millionen Vektoren und das CVE im Indexaufbau.
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Mem0 im Review: extrahierte Fakten pro Runde, die Benchmark-Tabelle vom April 2026 mit Plattform-Vorbehalt, vier Cloud-Stufen und Lücken beim Self-Hosting.
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Milvus 3.0.2 im Review: die vollständigste Open-Source-Vektordatenbank und die aufwendigste im Betrieb. Architektur, Hybridsuche, Kosten, Einsatzgrenzen.
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Ein Test von Microsoft GraphRAG 3.2.0: MIT, Wartungsmodus und eine Indexrechnung, die vor der ersten Abfrage fällig wird.
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Firecrawl im Test: sauberes Markdown aus URLs per gehosteter API. Was es kostet, wo das Crawl-Accounting versagt und wann sich der AGPL-Kern lohnt.
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Semantische B2B-Produktsuche, ohne die Artikelnummern-Suche zu zerstören: Hybrid aus BM25 und Vektoren, Filter, DE/EN/HU, LLM-Query-Parsing, Metriken.
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LLM-Halluzinationen im RAG senken: Zitier-APIs, Abstention, Claim-Prüfung, Faithfulness-Metriken, Quellen-UI und die Fehler, die durchrutschen.
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RAG 2026: wann ein gecachter 1M-Token-Kontext das Retrieval schlägt, wann hybride Suche gewinnt, wann agentische Suche passt und was jede Anfrage kostet.
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Eine RAG-Pipeline Schritt für Schritt bauen: Parsing, Chunking, pgvector, BM25 plus Vektoren mit RRF, Reranking, Quellenangaben und Evals.
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Chroma im Test: eine Apache-2.0-Vektordatenbank, eingebettet, als Einzelknoten oder Cloud. Wo sie angenehm ist und wo die Suche an der Cloud-Grenze endet.
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Pinecone im Test: Read Units wachsen mit der Namespace-Größe, ein Schema ist nachträglich nicht änderbar, und wo eine eigene Vektordatenbank besser passt.
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·13 Min. Lesezeit
pgvector oder eigene Vektordatenbank? Qdrant, Weaviate, Milvus, Pinecone, OpenSearch, Elasticsearch: Filter, Hybridsuche, Skalierung, Kosten, EU-Hosting.
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Weaviate im Test: hybride BM25- und Vektorsuche in einer Abfrage, HNSW und HFresh, Quantisierungsentscheidungen, eingebauter MCP-Server, Lizenzschlüssel.
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Qdrant im Test: filterbares HNSW, vier Quantisierungsmethoden, die Memory-Tier in Version 1.19 und der Betrieb, den niemand mehr publiziert.
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Unstructured: typisierte Elemente für RAG aus PDFs, Word und Bildern. Apache-2.0-Bibliothek, Plattform: 0,015 Dollar pro Seite, die ersten 10.000 gratis.
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·12 Min. Lesezeit
RAG evaluieren: Recall at k, MRR und nDCG vs. Faithfulness und Antwortrelevanz, ein Golden Set aus echten Anfragen, kalibrierter LLM-Judge und Evals in CI.