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A white storefront icon on a frosted-glass tile over a softly lit office interior.
Ideen18. Aug. 2026Wie man KI in einem kleinen Unternehmen nutztPraxisleitfaden zum Einsatz von KI in kleinen Unternehmen: Sofort einsatzbereite Prompts, ein Piloten-Framework, ROI-Berechnung und Abwägungen zwischen Neueinstellung und KI.

Alle Artikel

  1. A white icon of a curved path linking two circles on a frosted-glass tile, over a dark background with amber and blue light.
    3. Nov. 2026Autonome Agenten: Was sie sind und wie sie funktionierenDieser Leitfaden erklärt, was autonome Agenten sind, wie sie planen, Tools nutzen, sich Dinge merken und ihre Arbeit überprüfen – und wie Menschen sie für Recherche, E-Mails, Studienaufgaben und Einkäufe einsetzen.
  2. A white notebook icon on a frosted-glass tile, floating over a dark, blurred background with green foliage and amber light.
    2. Nov. 2026Gedächtnis von KI-Agenten: So entwickeln Sie KI-Agenten mit persistentem KontextDieser Leitfaden erklärt, was das Gedächtnis von KI-Agenten ist, wie Arbeitsgedächtnis sowie episodisches, semantisches und prozedurales Gedächtnis zusammenwirken und wie Sie Agenten entwickeln und testen, die sich durch persistenten Kontext verbessern.
  3. Man pulling back curtain on horizon
    1. Nov. 2026Der Vortrag über Wissen
  4. A white slider-controls icon on a frosted-glass tile, floating over a dark, blurred background with orange and blue light.
    30. Okt. 2026Fine-Tuning eines LLM: So geht’s [und wann Sie stattdessen RAG oder Prompting nutzen sollten]Dieser Leitfaden erklärt Schritt für Schritt, wie Sie ein LLM per Fine-Tuning anpassen, vergleicht vollständiges Fine-Tuning mit LoRA und QLoRA und zeigt, wann Prompting oder RAG der bessere Weg ist, um die Ausgaben eines Modells zu verbessern.
  5. A white scatter-plot icon with five dots on a frosted-glass tile, floating over a dark, blurred background with blue, green, and amber light.
    29. Okt. 2026Text-Embeddings erklärt: So funktionieren sie [+Beispiele]Dieser Leitfaden erklärt, was Text-Embeddings sind, wie sie Text in Vektoren umwandeln, die Bedeutung erfassen, und wie Sie Embedding-Modelle auswählen, evaluieren und für Suche, RAG und andere praktische Anwendungsfälle einsetzen.
  6. A white database icon with a magnifying glass on a frosted-glass tile, floating over blurred translucent panels on a dark, green-toned background.
    28. Okt. 2026Einfache RAG-Implementierung: Ein Schritt-für-Schritt-TutorialDieses einsteigerfreundliche Tutorial erklärt, wie eine einfache RAG-Implementierung funktioniert, stellt Best Practices vor und führt Schritt für Schritt durch den Aufbau eines funktionierenden RAG-Systems für die Befehlszeile mit Python, ChromaDB sowie den Embedding- und Sprachmodellen von Perplexity.
  7. A white branching-arrow routing icon on a frosted-glass tile over a dark, blurred background with green and amber light.
    27. Okt. 2026Wie funktioniert ein LLM-Gateway? Ein Praxisleitfaden für Engineering-TeamsEin LLM-Gateway ist ein Reverse Proxy, der Ihre Modellaufrufe routet, authentifiziert, cacht und protokolliert. Dieser Leitfaden verfolgt eine Anfrage auf ihrem Weg durch ein solches Gateway, behandelt die Sicherheits- und Zuverlässigkeitsrisiken, die Sie einplanen sollten, und vergleicht die Optionen Eigenentwicklung, Self-Hosting, Managed-Dienst und API-Gateway.
  8. A white database and magnifying glass icon on a frosted-glass tile, with layered translucent panels behind it over a dark, moss-covered landscape.
    26. Okt. 2026Was ist RAG-Architektur? Eine umfassende Definition mit ausführlichen PraxisbeispielenRAG-Architektur umfasst die Komponenten, die externe Informationen speichern, abrufen und an ein LLM übergeben. Dieser Leitfaden stellt 10 Arten vor – von Basis- und hybridem RAG bis hin zu agentischem RAG und GraphRAG – und enthält zwei Schritt-für-Schritt-Beispiele.
  9. How to evaluate AI agents: test sets, graders, and regression checks
    22. Okt. 2026KI-Agenten evaluieren: Testsets, Bewerter und RegressionsprüfungenEin praxisnaher Leitfaden in sechs Schritten zur Evaluierung von KI-Agenten – von der Definition von Erfolg und dem Aufbau von Testsets aus echten Fehlern über die Auswahl von Bewertern und Regressionsprüfungen bis hin zum Monitoring in der Produktion.