Artikel für Leute, die
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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: Debugging
Wenn das Dashboard grün ist und der Agent falsch liegt: Überwachung des Zustands
Das Dashboard ist grün und der Agent liegt falsch: Fehler verstecken sich im zwischen den funktionierenden Schritten übertragenen Zustand. Welche Überwachungs-, Routing-Protokolle und Bewertungen aufgezeichnet werden müssen.
12 Min. LesezeitDiagnose von RAG-Fehlern: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung sowie ein Groundedness-Prüfer auf Behauptungs-Ebene
Ermitteln Sie, an welcher Stelle die RAG-Pipeline versagt hat, und entwickeln Sie anschließend einen Groundedness-Prüfer für LLMs, der die Behauptungen nacheinander überprüft und durch Kappa gegen menschliche Bewertungskräfte validiert wird.
9 Min. LesezeitWie ein KI-Agent zur Behebung von Docs-Fehlern sich selbst täuschte: Falschpositive Ergebnisse in einer Docker-Sandbox
Ein LangGraph-Dokumentbereinigungs-Agent hat eine wirkungslose Korrektur bereitgestellt, die anschließend bei den src-layout-Paketen zu Fehlern führte. Der dahinterliegende Docker-Sandbox-Bug sowie die eigentliche Lösung wurden in click gefunden.
7 Min. LesezeitFehler bei leisen RAG-Fehlern beheben: Retrieval, Chunking, Filter und Evaluierungen
RAG-Antworten können richtig klingen und dennoch falsch sein. Ein für Python-Entwickler gedachtes Handbuch zur Erfassung von Retrieval, Chunking, Metadatenfiltern, Evaluierungen, hybriden Suchverfahren und Grundlagen.
8 Min. LesezeitSieben stillschweigende Wege, auf denen Kontextverschmutzung LangGraph-Agenten beeinträchtigt.
Veralteter Zustand, riesige Tool-Mengen, doppelte RAG-Blöcke, verlustbehaftete Zusammenfassungen und überdimensionierte Toolsets: sieben Fehler ohne Ausfälle, zusammen mit Lösungen und Anleitungen zur Erkennung jedes Fehlers.
9 Min. LesezeitWenn ein KI-Agent versagt – wen macht man dafür verantwortlich? Die Analyse der Fehlerkette
Warum „das Modell halluziniert“ unzureichend ist: Eine Übersicht über die Fehlerkaskade des Agents – von Absicht und Informationsabruf über Tools, Wiederholungsversuche und Protokollierung bis hin zu den zu beobachtenden Aspekten.
8 Min. LesezeitSieben Möglichkeiten, wie eine RAG-Antwort fehlerhaft wird, und wie man die fehlerhafte Phase findet.
Eine praktische Methode zur Diagnose fehlerhafter RAG-Antworten: Sieben Fehlerpunkte, die in drei Phasen gegliedert sind, vier Felder zur Dokumentation sowie ein Test, der den Schuldigen identifiziert.
7 Min. LesezeitFehlerbehebung bei serverlosen Apache Spark-Anwendungen mit Gemini, MCP und Agent Skills
Debugging serverloser Apache Spark mit Gemini: von dem Einfügen von Tracebacks in Chats bis hin zu einem Agenten, der Batch-Logs über einen MCP-Server liest und PySpark repariert.
6 Min. LesezeitWarum eine Weaviate-Abfrage langsam ist: Profiling pro Phase
Das Query Profiling in Weaviate liefert mit jeder Antwort eine Zeitaufschlüsselung nach Phasen, sodass sich langsame Filter, Festplattenzugriffe, Graphsuche oder Rescoring schnell auseinanderhalten lassen.
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