Wie wird ein 1.000-seitiges gescanntes PDF zu etwas, das eine KI in Sekunden durchsuchen kann? Ein Anfänger-Rundgang durch die Ingestion-Pipeline von CogniVault: Extraktion, OCR, …
Neu bei RAG, Vektordatenbanken oder lokaler KI? Diese vierteilige Anfängerserie führt dich von Grund auf durch das CogniVault-Backend. Teil 1: Das große Ganze, der komplette …
Normale Vektorsuche scheitert bei exakten Schlüsselwörtern. Hier erfährst du, wie CogniVault Hybrid Search und einen Agent-Loop nutzt, um tatsächlich das zu finden, wonach du …
Tests, die ein laufendes Ollama, Postgres oder ein echtes PDF auf der Festplatte benötigen, werden in der CI übersprungen und verrotten in einer Woche. Hier zeige ich dir, wie ich …
Ein komplett lokaler, privater KI-Lernbegleiter — Gemma 4 + FAISS + BM25 + Strands Agents, läuft vollständig auf deiner Maschine.
format="json" bringt dich 90% ans Ziel. Die anderen 10% sind nachgestellte Kommas, unerwartete Strukturen und Einträge, die fast, aber nicht ganz dem Schema entsprechen. Hier ist …
Ein 200-seitiges PDF jedes Mal neu einzubetten, wenn du einen Absatz anpasst, ist eine Strafe, die niemand zahlen will. Hier erfährst du, wie CogniVault DBOS-Workflows und …
Dichte Vektoren sind schlau, aber vergesslich. Die Stichwortsuche ist dumm, aber loyal. Hier erfährst du, wie ich FAISS, BM25 und Reciprocal Rank Fusion in CogniVault kombiniert …