Neu im Thema? Beginnen Sie mit Was ist Retrieval-Augmented Generation?. Für die Java-Implementierung führt der Artikel RAG mit Spring AI und pgvector direkt in die Architektur.
Alle Fachartikel im Überblick
Was ist Retrieval-Augmented Generation?
Definition, Funktionsweise, Nutzen, Grenzen und Beispiele von RAG.
Vorteile und Nachteile von RAG
Warum RAG für Unternehmen wichtig ist – mit Entscheidungshilfe.
RAG mit Spring AI und pgvector
Architektur und Java-Praxis für eine nachvollziehbare RAG-Pipeline.
Was ist ein Large Language Model?
LLMs, Transformer, Tokens, Kontextfenster und ihre Grenzen.
RAG oder Fine-Tuning?
Unterschiede, Kosten, Einsatzfälle und kombinierte Ansätze.
RAG für Unternehmen in der Schweiz
Sichere Wissensassistenten mit Berechtigungen, Quellen und Evaluation.
Advanced RAG
Hybrid Retrieval, Reranking, Graph-RAG, Guardrails und Evaluation.
Praxis statt KI-Marketing
Unsere Artikel basieren auf einer eigenen Spring-AI-RAG-Demo und der technischen Arbeit an Retrieval, Quellenzitaten, Mandantentrennung, Prompt-Injection-Schutz und Qualitätsmessung. Wo ein Ansatz Grenzen hat oder noch nicht vollständig evaluiert ist, kennzeichnen wir dies ausdrücklich.
Quellenbasiert
Technische Aussagen führen zu Primärquellen wie Spring AI, pgvector und Forschungspublikationen.
Fachlich vorsichtig
RAG reduziert Risiken, beseitigt aber weder Halluzinationen noch Qualitätsprobleme automatisch.
Produktionsnah
Sicherheit, Berechtigungen, Evaluation und Betrieb gehören zur Architektur – nicht erst zum Nachtrag.
RAG direkt ausprobieren
Importieren Sie öffentliche Webseiten, beobachten Sie Chunking und Retrieval und stellen Sie dem System eigene Fragen.