KI-Agenten entwickeln: Von N8N-Prototypen zur Python-Produktionsreife mit Pydantic AI
05.02.2025Entwicklung von KI-Agenten mit Pydantic AI und OpenRouter, von der Prototypenerstellung bis zur produktionsreifen Implementierung.
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Klassische Retrieval Augmented Generation (RAG) stößt oft an Grenzen. Agentic RAG bietet einen intelligenteren Ansatz, um LLMs mit externem Wissen zu versorgen.
Der Artikel beleuchtet die Integration von DeepSeek R1, einem Open-Source-Reasoning-LLM, in agentische RAG-Workflows, um leistungsstarke und effiziente Systeme zu schaffen.
Dieser Artikel beleuchtet, wie Crawl4AI und N8N kombiniert werden können, um effizient Webseiten zu extrahieren und für KI-basierte Wissensdatenbanken zu nutzen – ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.
Der Artikel beleuchtet die Abhängigkeit von großen Technologieunternehmen und plädiert für bewusstere Entscheidungen bei der Softwareauswahl.
Viele Entwickler kennen das Gefühl: Die Begeisterung für den Bau eines neuen Projekts ist groß, doch die Motivation schwindet, sobald es an die Vermarktung und den Abschluss geht.
Ein Gesetzesentwurf in den USA zielt darauf ab, den Austausch von KI-Technologien mit China zu unterbinden, was weitreichende Konsequenzen für Forschung und Nutzer haben könnte.
Die EU setzt mit dem AI Act erste regulatorische Maßnahmen um und verbietet KI-Systeme mit unakzeptablem Risiko.
Crawl4AI ist ein Open-Source-Framework, das das Web-Scraping für Large Language Models (LLMs) vereinfacht und beschleunigt.
Der gefeierte Science-Fiction-Autor Ted Chiang gibt Einblicke in seine Sicht auf Künstliche Intelligenz, die Grenzen der Sprache und die Notwendigkeit, Technologie kritisch zu hinterfragen.