RAG und Wissenssysteme

Ihr persönliches RAG-System: mit eigenen Dokumenten chatten — ganz ohne Code

Erstellen Sie in weniger als einer Stunde und ohne Programmierung einen dokumentengestützten Chat-Assistenten. Die drei sinnvollen No-Code-Optionen des Jahres 2026, ihre Kompromisse und die entscheidenden Qualitätsmuster.

Produktionsreifes RAG entwickeln: Ingestion, Embedding, Retrieval, Reranking und Evals

Eine produktionsreife RAG-Pipeline umfasst sechs Stufen, deren spezifische Muster die Qualität bestimmen. Architektur, Entscheidungen je Stufe und konsequente iterative Evaluation unterscheiden ein funktionierendes RAG-System von einem enttäuschenden.

10 Min. Lesezeit

RAG für Unternehmenswissen: Berechtigungen, Datenlecks und Quellengrenzen

Ein Assistent für Unternehmenswissen ist nur sicher, wenn sein Retrieval Berechtigungen respektiert. So gestalten Sie RAG-Quellengrenzen, ACL-Filterung, Dokumentverantwortung, Protokollierung, den Umgang mit veralteten Quellen und sicheres Verweigerungsverhalten.

Weitere in diesem Thema

9 Min. Lesezeit

A personal knowledge system that helps you retrieve, not hoard

Highlights, clippings, and AI summaries pile up without making you smarter. A small capture-to-retrieval system built around three real decisions — plus what to do about sensitive notes, other people's data, and the false privacy of a personal account.

Video

Berechtigungen und Zugriffskontrolle für RAG – ein ausführliches Tutorial

Paragon.

Video

Besseres RAG und leistungsfähigere KI-Agenten mit Docling

IBM Technology.

Sichere Dokumentenaufnahme für RAG: PDFs, OCR, Metadaten und Aufbewahrung

RAG-Qualität beginnt vor dem Retrieval. Ein Leitfaden zur sicheren Aufnahme von PDFs, OCR, Metadaten, Berechtigungen, Quellenaktualität, Löschung, Malware-Risiken und betrieblicher Verantwortung.

Der KI-Kundensupport-Agent, der 70 % der Tickets löst

Ein realistisches Konzept für einen KI-Kundensupport-Agenten, der häufige Fälle löst, schwierige Fälle an Menschen eskaliert und keine Fehler macht, die auf Hacker News landen. Architektur, Prompts und Schutzmechanismen.

Chunking, Reranking und hybride Suche: So funktioniert RAG wirklich

Die meisten RAG-Implementierungen scheitern an drei Punkten. Ein Praxisleitfaden für Dokument-Chunking, Reranking und die Kombination aus Schlüsselwort- und semantischer Suche — ohne Suchmaschinenexperte zu werden.

Context Engineering: Kontextfenster mit 1 Mio. Tokens ohne Qualitätsverlust nutzen

Kontextfenster mit 1 Mio. Tokens sind verfügbar, doch die Qualität sinkt lange vor diesem Grenzwert. Context Engineering ist die Disziplin, Kontextfenster wirksam zu nutzen: was aufgenommen, zusammengefasst oder aktuell abgerufen wird und welche Muster die Qualität bei wachsendem Kontext erhalten.

Ihr erster KI-Agent in n8n: ein vollständiger Lead-Triage-Workflow

Eine vollständige Anleitung für einen echten KI-Agenten in n8n, der eingehende Leads prüft, mit Daten anreichert, bewertet und weiterleitet. Jeder Node, jeder Prompt und jeder Fallstrick.

Prompting, RAG oder Fine-Tuning wählen — und wann Sie sie kombinieren sollten

Prompting, RAG und Fine-Tuning sind die drei großen Hebel, um große Sprachmodelle an Ihr Problem anzupassen. Jeder eignet sich für bestimmte Probleme und für andere nicht. Ein Entscheidungsrahmen, die realistischen Kosten jedes Ansatzes und erfolgreiche Kombinationsmuster für den Produktivbetrieb.

RAG jenseits von Chunking: Graph RAG, agentisches RAG und Long-Context RAG

Klassisches Chunk-basiertes RAG hat Grenzen. Graph RAG, agentisches RAG und Long-Context RAG überwinden sie auf unterschiedliche Weise. Erfahren Sie, wann welcher Ansatz das richtige Werkzeug ist, wie er tatsächlich funktioniert und welche Kompromisse im Produktivbetrieb relevant sind.