Wie man KI-Systeme baut, die die Produktion überstehen.
Feldnotizen zu KI-Automatisierung — Agenten mit n8n und LangGraph, RAG-Systeme, Evals und LLMOps. Kein Hype, keine Demos: nur Architekturentscheidungen, Tradeoffs und Lessons Learned aus echten Projekten.
Themenfelder
AI · AI · AIAgenten & Orchestrierung
Zuverlässige mehrstufige Agenten mit n8n und LangGraph — Steuerlogik, Tool-Nutzung, Retries und Human-in-the-Loop.
RAG & Retrieval
Chunking, Embeddings, hybride Suche und LLM-Antworten, die in der Produktion belastbar in Quellen verankert sind.
Evals & LLMOps
Qualität messen, Regressionen erkennen, Kosten/Latenz abwägen und KI-Systeme ausliefern, denen man vertrauen kann.
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Erstausgabe in Arbeit
Die ersten Beiträge werden gerade geschrieben.
Dieses Journal wird ausschließlich über KI-Automatisierung geschrieben — tief, praxisnah und quellenbasiert. Sobald ein Beitrag erscheint, findest du ihn hier, im Feed und in der Sitemap.
- 01
Agenten, die die Produktion überstehen
Guardrails, Retries und Observability für n8n-/LangGraph-Workflows.
- 02
RAG, das Antworten wirklich verankert
Retrieval-Qualität, Quellenangaben und die Messung von Halluzinationen.
- 03
Evals, bevor du ausrollst
Ein schlankes Harness, das LLM-Regressionen vor deinen Nutzern findet.