Schneller Dokumentenparser für lokale AI-Agenten
Dokumente sind für AI-Agenten oft der schwierigste Teil der Eingabekette. LiteParse verspricht hier einen schlanken, lokalen Weg, der aber Grenzen hat.
Ein starkes Modell allein schreibt noch keinen verlässlichen Code. Erst im Repository zeigt sich, ob aus künstlicher Intelligenz ein brauchbarer Entwicklungspartner entsteht oder aber ein Risiko mit Shell-Zugriff.
KI · .NET · Tooling
Smartere Workflows und ein klarer Blick auf Wartbarkeit: NDepend 2026 öffnet spannende Türen - gerade im Zusammenspiel mit KI.
.NET · Tooling · KI
KI-Modelle benötigen standardisierte Schnittstellen, um konsistent einsetzbar zu sein. Microsoft.Extensions.AI und Microsoft.Extensions.VectorData abstrahieren verschiedene Dienste und bieten eine zentrale Middleware.
.NET · KI
Systeme auf Basis von Retrieval-Augmented Generation erfreuen sich großer Beliebtheit. Wie sie sich in der Microsoft-Welt umsetzen lassen, erfahren Sie in diesem Artikel.
KI · .NET · Cloud
Um spezifischere Anforderungen zu erfüllen, brauchen Sprachmodelle etwas „Nachhilfe“. Zwei Methoden hierfür sind Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
KI · .NET
