39 MinutenEinführung in RAG 2.0: agentisches RAG und Wissensgraphen (KOSTENLOSE Vorlage)
Agentisches und graphbasiertes Retrieval anhand einer konkreten Implementierung vergleichen.
AI Engineer. Der CEO von LlamaIndex erläutert die Lücke zwischen einer „naiven RAG-Demo“ und einer realen Pipeline: Small-to-Big Retrieval, Routing von Unterfragen, hybride Suche und Evaluation. Die Struktur seiner Folien entspricht nahezu direkt den Pipelineabschnitten des Artikels. Sehen Sie zuerst das Video und lesen Sie den Artikel anschließend mit seinen Diagrammen im Kopf erneut.
APIs und empfohlene Komponenten von LlamaIndex ändern sich, die Lücken zwischen Demo und Produktion bleiben jedoch bestehen: Ingestion-Qualität, Retrieval-Routing, Reranking, Evals und Observability. Prüfen Sie vor der Implementierung die aktuellen Standardwerte der Bibliothek.
Die Kontrollen für produktionsreife RAG-Systeme erkennen, die einfachen Demos für Dokumentenchats fehlen.
Sie sollten einen einfachen RAG-Prototyp entwickelt oder bewertet haben.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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39 MinutenAgentisches und graphbasiertes Retrieval anhand einer konkreten Implementierung vergleichen.
13 MinutenAuf Grundlage des tatsächlichen Fehlermusters zwischen Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning oder einer Kombination wählen.

Sie können Quantisierung, LoRA- und QLoRA-Feinabstimmungen von Anfang bis Ende auf Hardware durchführen, die die meisten Entwickler bereits besitzen.
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
Die Antwort der GenAI-Ära auf strategische Fragen der Geschäftsleitung. Drei kurze Kurse, die sich gezielt an Führungskräfte richten – ohne technische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Sie zeigen, wo generative KI Wert schafft, wie sie verantwortungsvoll gesteuert wird und wie aus einem vagen „Wir sollten KI einsetzen“ ein konkreter, belastbarer Anwendungsfall entsteht. Bewertung: 4,6 bei rund 700 Rezensionen. Am besten vor Ihrer nächsten KI-Budgetentscheidung absolvieren.