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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: Chatbots
Fünf Speicherstrategien in LangChain, vom Buffer bis zum Entity-Memory
Warum Chatmodelle zwischen Aufrufen alles vergessen, und fünf Speichermuster für LangChain und LangGraph: Buffer, Fenster, Zusammenfassung, Summary Buffer und Entitäten, mit ihren Vor- und Nachteilen.
7 Min. LesezeitThread-Gedächtnis für einen LangGraph-Support-Agenten mit SQLite-Checkpoints
Wie ein Support-Agent auf LangGraph mit SqliteSaver und Thread-IDs den Kontext über mehrere Runden hält und warum sich kurzfristiges Thread-Gedächtnis von Langzeitgedächtnis unterscheidet.
6 Min. Lesezeit13 Claude-Gewohnheiten, die du abstellen solltest: Prompts gegen Zustimmung, Selbstsicherheit und Vergesslichkeit
Dreizehn Claude-Gewohnheiten, vor denen dich niemand warnt – von zu schnellem Zustimmen bis hin zu überzeugtem Klingen, wenn man falsch liegt –, jeweils ergänzt durch einen kurzen Hinweis, der sie korrigiert.
7 Min. LesezeitDie Gestaltung unserer Mehr-Agenten-Online-Einkaufsplattform – Warum ein
Warum ein großer Chatbot beim Online-Einkaufen versagte und eine Plattform mit mehreren Agenten und großem Sprachmodell funktionierte: die Falle des „God-Prompt“, mathematische und logische Fehler, übermäßige Prompt-Länge sowie Latenz.
13 Min. LesezeitChromaDB als Vektor-Brain für dokumentenbewusste Chatbots
Warum RAG-Chattbots eine Vektordatenbank benötigen, wie ChromaDB-Kollektionen und Metadatenfilter funktionieren, und wann man vor dem Umstieg auf etwas Größeres mit Chroma prototypen sollte.
6 Min. LesezeitErklärung zu RAG: Verhindern Sie, dass Chatbots Firmendaten erfinden
Ein praktischer Leitfaden durch den RAG-Pipeline-Prozess – Lader, Chunking, Embeddings, Vektordatenspeicher, Neubewertung der Ergebnisse, hybride Suche sowie RRF – plus Hinweise darauf, wann man die Informationsabrufung überhaupt nicht verwenden sollte.
8 Min. LesezeitChatt-Interface oder Agenten-Schleife? Die Entscheidung, was Ihre KI-Funktion benötigt
Erfahren Sie, wie man einen konversationellen Chatbot von einem zielorientierten Agenten unterscheidet, was der Agent-Loop beiträgt und wie man entscheidet, welches Ihrer KI-Funktionen tatsächlich benötigt wird.
12 Min. LesezeitChatbot gegen AI-Agent: Was unterscheidet sie tatsächlich jenseits der LLMs?
Erfahren Sie, warum der eigentliche Unterschied zwischen Chatbots und KI-Agenten in der zugrundeliegenden Systemarchitektur liegt – Tools, Planung und Aktionen – und nicht im LLM selbst.
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