Dieser Artikel fasst die grundlegenden Konzepte und Trainingsmethoden von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT zusammen und beleuchtet deren Funktionsweise, Grenzen und zukünftige Entwicklung.
Die Entwicklung von Open-Source-Alternativen zu proprietären Systemen wie OpenAI’s Deep Research rückt immer stärker in den Fokus und bietet neue Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung.
Erstellung eines robusten RAG-KI-Agenten ohne Code, der für den produktiven Einsatz geeignet ist.
Entwicklung von KI-Agenten mit Pydantic AI und OpenRouter, von der Prototypenerstellung bis zur produktionsreifen Implementierung.
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.
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.