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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: ChromaDB
Prüfung von RAG-Aufrufen hinsichtlich veralteter Datenblöcke, Abweichungen und störenden Kontexten.
Eine Python-Auditorie für RAG-Auswertung: Goldene Abfragen, Kosinus-Relevanzprüfungen, Kolmogorov-Smirnov-Drift-Prüfungen sowie Kontexteffizienz – dazu erklärt, wie man den Bericht liest.
12 Min. LesezeitMehr-Agenten-K-Drama-Recommendator: BERTopic, RAG und Reciprocal Rank Fusion
Ein auf Geschmack spezialisierter K-Drama-Recommendator: BERTopic-Tropentags, ChromaDB RAG, ein Interview-Agent, Abfragedehnung sowie Reciprocal Rank Fusion vor einer erneuten Rangfolgebestimmung durch ein LLM.
10 Min. LesezeitVom Naiven Ansatz zur produktiven RAG-Anwendung bei SEC-10-K-Meldungen: Teilbereichserstellung und hybride Suche.
Warum ein Standard-RAG-Workflow bei 300-seitigen 10-K-Berichten versagte und die Lösungen: sektionsspezifische Teilbereiche, hybride Suche, erneutes Rangieren mit Cross-Encoder sowie Validierung und Verwendung von Metadaten.
8 Min. LesezeitSchicht für Schicht: Entwurf eines echten RAG-Auswertungspipelines für KI-Agenten
Planen Sie einen RAG-Pipeline mit den Kontrakten SourceDocument und DocumentChunk, Chunking-, Embedding- sowie ChromaDB-Funktionen – alles hinter einem RetrievalService, der die Stabilität des Agents gewährleistet.
10 Min. LesezeitEin Docs-Assistent in zwei Python-Dateien: ChromaDB, LangChain und Claude
Ein 187-seitiges dbt-Standards-PDF in einen suchbaren Assistenten umwandeln, der über ein Einlesensskript, lokale Hugging Face-Embeddings, ChromaDB sowie auf den Dokumenten basierende Antworten von Claude verfügt.
7 Min. LesezeitPrivater Multimodal-RAG auf einem M1-Mac: Selektives Lesen von Charts mit Ollama
Privater multimodaler RAG auf einem M1 Mac mit Ollama: PyMuPDF für Texte und Tabellen, ein kleines Qwen-Vision-Modell ausschließlich für Diagramme, Zahlenerfassung sowie Abrufe aus ChromaDB.
10 Min. LesezeitEin Flottenreparatur-Chatbot als Beispiel für RAG in einfachem Sprachstil mit Chroma und Ollama
RAG wird durch einen Flottenreparatur-Chatbot erklärt: Die Reparaturberichte der Autos kommen per WhatsApp, und Chroma, MiniLM-Embeddings sowie Llama 3.2 auf Ollama übernehmen die erste Analyse.
7 Min. LesezeitSemantische Suche mit ChromaDB und Embeddings für eine Mehr-Agenten-Plattform
Übertragung einer Unternehmens-Multi-Agenten-Plattform auf echte semantische Suche: wortbezogenes Chunking, Kosinusabstand in ChromaDB, Testschichten und der nächste Schritt von RetrievalAgent.
10 Min. LesezeitWas bei einem korrigierenden RAG-Pipeline für YouTube-FAQs mit LangGraph schiefging.
Chunking, Einschränkungen bei der Embedding-Verarbeitung, LangGraph-Zustand, Probleme bei asynchroner Verarbeitung und Transkriptionsgeschwindigkeit: Die Fehler beim Aufbau eines YouTube-FAQ-Bots und wie jeder davon behoben wurde.
7 Min. Lesezeit
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