39 MinutenEinführung in RAG 2.0: agentisches RAG und Wissensgraphen (KOSTENLOSE Vorlage)
Agentisches und graphbasiertes Retrieval anhand einer konkreten Implementierung vergleichen.
AI Engineer. Douwe Kiela leitete die ursprüngliche RAG-Forschungsarbeit bei FAIR und bringt RAG heute in regulierte Unternehmen. Der Vortrag konzentriert sich darauf, was im großen Maßstab nicht mehr funktioniert: Chunking-Strategien, die 100k Dokumente nicht überstehen, die Aussage „Genauigkeit wird vorausgesetzt, Ungenauigkeit ist das eigentliche Problem“ sowie die Frage, weshalb Quellenzuordnung und Observability wichtiger werden als das Embedding-Modell. Das bietet die richtige Einordnung, bevor Sie die Eval- und Monitoring-Abschnitte des Artikels erneut lesen.
Der Vortrag liefert starke Warnungen aus dem Produktionseinsatz. Nutzen Sie ihn, um Architekturentscheidungen insbesondere zu Berechtigungen, Quellenzuordnung, Observability und Nutzervertrauen kritisch zu prüfen, bevor Sie Details von Embedding-Modellen diskutieren.
Verstehen, was beim Übergang von RAG zu regulierten, risikoreichen Unternehmensanwendungen scheitert.
Sie sollten die grundlegende RAG-Pipeline kennen und verstehen, weshalb Quellenzuordnung wichtig ist.
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.