RAG- & Wissensbasis-Toolkit
Alles für Retrieval-Augmented-Apps: Frameworks, Vektordatenbanken und Orchestrierung.
LlamaIndex Framework Tutorial
Ein Praxis-Tutorial für LlamaIndex, das Framework für den Bau von RAG-Anwendungen, die LLMs mit eigenen Datenquellen verbinden. Es behandelt Daten-Ingestion-Pipelines, Indexierungsstrategien, Query-Engines und agentenbasierte Abfrage mit praktischen Beispielen für PDF-, Web- und Datenbank-Connectors – für Entwickler, die domänenspezifische KI-Assistenten auf Basis eigener Dokumente bauen wollen.
Haystack RAG-Framework
Haystack ist ein Open-Source-Framework von deepset für den Aufbau produktionsreifer LLM-Anwendungen, spezialisiert auf RAG und Question-Answering-Pipelines. Es bietet modulare Komponenten für Dokumentenverarbeitung, Embedding und Retrieval, die sich einfach mit Modellen von OpenAI, Hugging Face und anderen verbinden lassen.
Qdrant-Vektordatenbank
Qdrant ist eine leistungsstarke Open-Source-Vektordatenbank und Ähnlichkeitssuchmaschine für den Produktionseinsatz. In Rust geschrieben, treibt es RAG-Pipelines, Empfehlungssysteme und semantische Suche an – mit Payload-Filterung, Multi-Tenancy und Optionen für Self-Hosting oder Managed Cloud.
Dify LLM App Development Platform
Dify ist eine Open-Source-Plattform für LLM-Anwendungsentwicklung, die visuelle Workflow-Orchestrierung, eine integrierte RAG-Engine und Agent-Funktionen vereint. Sie ermöglicht Entwicklern und nicht-technischen Nutzern, KI-Apps schnell zu erstellen, zu testen und bereitzustellen – mit Unterstützung für mehrere Modellanbieter und nahtlose API-Integration.
LangChain Framework Tutorial
Ein ausführliches Tutorial zum LangChain-Framework mit Architekturübersicht und den Kernmodulen Chains, Agents und Memory samt Praxisbeispielen. Dazu RAG-Integration, Entwicklung eigener Tools und Debugging-Strategien – ideal für Entwickler, die über einfache Prompts hinausgehen und produktionsreife LLM-Anwendungen bauen wollen.
Tannenzapfen
Pinecone ist eine vollständig verwaltete Vektordatenbank für produktives RAG und semantische Suche – mit Serverless-Skalierung, Hybrid-Suche und Metadaten-Filterung. Sie nimmt die operative Last eigener Vektorinfrastruktur ab, damit Teams sich auf die Anwendungslogik konzentrieren – mit nutzungsbasierten Preisen und kostenloser Starter-Stufe.
Chroma
Chroma ist eine entwicklerfreundliche Open-Source-Embedding-Datenbank, mit der RAG-Prototypen in Minuten laufen – dank einfacher Python- oder JavaScript-API. Sie läuft in-process für lokale Entwicklung und skaliert über das gehostete Cloud-Angebot – der einfachste Einstieg in die Vektorsuche für die meisten Entwickler.