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Technische Leitfäden aus 20+ KI-Systemen, die von Grund auf gebaut wurden. RAG-Pipelines, Agenten-Orchestrierung, LLM-Integration und Docker-Deployment.
Die meisten RAG-Tutorials zeigen, wie man in einem Jupyter-Notebook schnell etwas zum Laufen bringt. Produktive RAG-Systeme sind ein anderes Problem. Dieser Leitfaden erklärt die Architekturentscheidungen, die darüber bestimmen, ob ein RAG-System skaliert oder nicht.
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Einen einzelnen KI-Agenten zu bauen, der in einer Demo gut aussieht, ist einfach. Multi-Agenten-Systeme, die zuverlässig im Produktivbetrieb laufen — mit Fehlerbehandlung, Zustandsverwaltung und echten Systemintegrationen — das ist eine andere Herausforderung.
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Jedes Unternehmen will KI-Fähigkeiten. Die meisten LLM-Integrationsprojekte scheitern nicht an den Modellen, sondern an der Architektur. Dieser Leitfaden zeigt praxiserprobte Patterns für die Verbindung von LLMs mit bestehenden Systemen.
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