Blog/Schlagwort
30 Artikel mit dem Schlagwort RAG, neueste zuerst. Jeder ist belegt und für Leute geschrieben, die Software ausliefern.
Retrieval & Suche
·9 Min. Lesezeit
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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·10 Min. Lesezeit
Chunks verlieren ihr Dokument. Wie Contextual Retrieval, Late Chunking und kontextuelle Embeddings das beheben, was sie kosten, wann man verzichtet.
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·9 Min. Lesezeit
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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·10 Min. Lesezeit
Produktdaten sind strukturiert, Chunking wie bei PDFs scheitert. So serialisiert man PIM-Attribute, leitet Spezifikationsfragen an Filter und bleibt exakt.
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·12 Min. Lesezeit
Wie Follow-up-Fragen in einem B2B-Shop-Assistenten umgeschrieben werden: Koreferenz, HyDE, Multi-Query, Filter, Latenz und Evaluation.
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·10 Min. Lesezeit
Fragengeneration aus Chunks, Hard Negatives, Answerability-Labels, deutsche und ungarische Abdeckung, Kontamination und menschliche Stichproben.
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·9 Min. Lesezeit
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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·7 Min. Lesezeit
RAG über deutsche und ungarische Inhalte: mehrsprachige Embeddings, Komposita, Stemming, Akzente und Evaluation pro Sprache.
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·5 Min. Lesezeit
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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·11 Min. Lesezeit
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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·13 Min. Lesezeit
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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·8 Min. Lesezeit
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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·8 Min. Lesezeit
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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·8 Min. Lesezeit
Tabellen in RAG: warum Chunking sie zerbricht, pdfplumber, Camelot, Docling und Cloud-Extraktoren, was TEDS übersieht, Serialisierung und SQL-Routing.
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·8 Min. Lesezeit
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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·8 Min. Lesezeit
Einen Wissensgraphen mit LLMs bauen: kleine Ontologie, Extraktionsprompts, Entitätsauflösung, Herkunft, inkrementelle Updates, Evaluierung und Speicher.
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·8 Min. Lesezeit
RAG-Index aktuell halten: Aktualitätsbudget, Änderungserkennung, CDC aus Postgres mit Debezium, Löschungen, Rechte, Blue/Green-Wechsel und Kosten.
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·9 Min. Lesezeit
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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·10 Min. Lesezeit
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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·10 Min. Lesezeit
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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·10 Min. Lesezeit
Milvus 3.0.2 im Review: die vollständigste Open-Source-Vektordatenbank und die aufwendigste im Betrieb. Architektur, Hybridsuche, Kosten, Einsatzgrenzen.
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·10 Min. Lesezeit
Ein Test von Microsoft GraphRAG 3.2.0: MIT, Wartungsmodus und eine Indexrechnung, die vor der ersten Abfrage fällig wird.
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·13 Min. Lesezeit
LLM-Halluzinationen im RAG senken: Zitier-APIs, Abstention, Claim-Prüfung, Faithfulness-Metriken, Quellen-UI und die Fehler, die durchrutschen.
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·8 Min. Lesezeit
RAG 2026: wann ein gecachter 1M-Token-Kontext das Retrieval schlägt, wann hybride Suche gewinnt, wann agentische Suche passt und was jede Anfrage kostet.
Retrieval & Suche
·10 Min. Lesezeit
Eine RAG-Pipeline Schritt für Schritt bauen: Parsing, Chunking, pgvector, BM25 plus Vektoren mit RRF, Reranking, Quellenangaben und Evals.
Retrieval & Suche
·10 Min. Lesezeit
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.
KI-Agenten
·10 Min. Lesezeit
LlamaIndex 2026: MIT-lizenziertes Python-Framework für Daten und Agenten mit über 300 Integrationen, Event-Workflows und einem Fokus auf LlamaParse.
Retrieval & Suche
·11 Min. Lesezeit
Pinecone im Test: Read Units wachsen mit der Namespace-Größe, ein Schema ist nachträglich nicht änderbar, und wo eine eigene Vektordatenbank besser passt.
Retrieval & Suche
·13 Min. Lesezeit
pgvector oder eigene Vektordatenbank? Qdrant, Weaviate, Milvus, Pinecone, OpenSearch, Elasticsearch: Filter, Hybridsuche, Skalierung, Kosten, EU-Hosting.
LLMOps & Evals
·12 Min. Lesezeit
Prompting, RAG, Fine-Tuning oder Distillation: was jeder Hebel ändert (Wissen, Verhalten, Format), was er kostet und wer 2026 SFT, DPO und RFT anbietet.