Schlagwort: Memory Datenbank
-
RAG erklärt: Warum KI-Chatbots falsche Antworten geben – und was hilft
RAG steht für Retrieval‑Augmented Generation und kombiniert ein Sprachmodell mit einer externen Wissensdatenbank. In dieser Kurzfassung wird erklärt, warum KI‑Chatbots trotz moderner RAG‑Architekturen falsche oder
GenAI Datenarchitektur: Hybrid Retrieval mit SQL und Vector-Embeddings
Die GenAI Datenarchitektur entscheidet, wie Unternehmen Wissen verlässlich für generative Modelle abrufen. Hybrid Retrieval verbindet dichte Vector‑Embeddings mit klassischer SQL‑ oder Keyword‑Suche und reduziert so
ReMem Framework: Wie LLM‑Agenten aus Erfahrungen lernen
Das ReMem Framework verbessert, wie Sprachmodelle vergangene Interaktionen speichern und wiederverwenden, sodass Agenten komplexere Aufgaben mit wiederkehrenden Informationen besser lösen. Im Abstract erläutert dieses Stück,
RAG lokal mit Ollama und FAISS: So läuft eine Offline‑RAG
Zuletzt aktualisiert: 22. November 2025 Berlin, 22. November 2025 Insights RAG lokal mit Ollama und FAISS macht Retrieval‑Augmented Generation vollständig offline möglich. Lokale Embeddings (Ollama)
Zuverlässiges RAG-Database-Management für Enterprise Search
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-20 Kurzfassung Ein praktischer Leitfaden zu RAG database management: Wie Unternehmen Retrieval‑Augmented‑Generation verlässlich betreiben, Quellen sauber nachverfolgen und Vector‑Datenbanken stabil skalieren. Der Text
Praktischer Leitfaden: Zuverlässiges Memory für LLM‑Agenten
Zuletzt aktualisiert: 10. November 2025 Kurzfassung Dieser Text erklärt praktisch, wie man zuverlässiges Memory für LLM-Agenten baut. Er vergleicht Vektor‑RAG, temporale Knowledge‑Graphs und Execution‑Logs, zeigt
Memory Datenbanken: Ein Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung
In der Ära der digitalen Transformation, wo Millisekunden über den Erfolg von Unternehmensanwendungen entscheiden können, erweisen sich Memory Datenbanken als eine Schlüsseltechnologie, die die Landschaft