Thema
#KI-Architektur
Beiträge zu diesem Thema – branchenübergreifend.
Praxis Agentic RAG: wenn das Modell selbst entscheidet, was es nachschlägt Wann einmal suchen nicht reicht und das Modell selbst entscheidet, was es nachschlägt — und warum diese Macht ohne Begrenzung und solides Retrieval nach hinten losgeht. Praxis Graph-RAG: wenn die Antwort in den Verbindungen steckt, nicht in einem Absatz Wann Textbrocken-RAG an Beziehungsfragen scheitert und ein Wissensgraph hilft — warum der Aufbau das Projekt ist und die meisten Fragen ihn gar nicht brauchen. Praxis Einen MCP-Server bauen: deine Daten einmal anbinden, von jedem KI-System nutzbar Wie ein MCP-Server deine Daten einmal an KI anbindet statt für jede App neu — warum der Tool-Zuschnitt die eigentliche Arbeit ist und Aktionen abgesichert gehören. Praxis Agenten, die Agenten prüfen: warum ein zweiter Blick die Qualität hebt Warum ein Modell Arbeit besser prüft als fehlerfrei produziert — wie eine Prüfer-Schleife die Qualität hebt und warum sie den Menschen am Ende nicht ersetzt.