Kategorie: Agentische KI
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Einführung der Elasticsearch-Unterstützung in der Google MCP Toolbox for Databases
Erfahren Sie, wie die Unterstützung für Elasticsearch jetzt in der Google MCP Toolbox for Databases verfügbar ist, und nutzen Sie ES|QL-Tools, um Ihren Index sicher mit jedem MCP-Client zu integrieren.

So erstellen Sie mit LangGraph.js und Elasticsearch einen KI-Suchworkflow für das Finanzwesen
Erfahren Sie, wie Sie LangGraph.js mit Elasticsearch verwenden können, um einen KI-gestützten Finanz-Suchworkflow zu erstellen, der Abfragen in natürlicher Sprache in dynamische, bedingte Filter für Investitions- und Marktanalysen umwandelt.

Erstellung eines ChatGPT-Konnektors mit Elasticsearch zur Abfrage von GitHub-Issues
Erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten ChatGPT-Konnektor erstellen und einen Elasticsearch MCP-Server bereitstellen, der die hybride Suche verwendet, um interne GitHub Issues abzufragen.

Entwicklung eines agentenbasierten RAG-Assistenten mit LangChain und Elasticsearch
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Entwicklung eines KI-Agenten für die Personalabteilung mit Elastic Agent Builder und GPT-OSS
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Die besten Elastic Agent Builder-Projekte und Erkenntnisse aus Cal Hacks 12.0
Entdecken Sie die besten Elastic Agent Builder-Projekte von Cal Hacks 12.0 und tauchen Sie ein in unsere technischen Erkenntnisse zu Serverless, ES|QL und Agentenarchitekturen.

Erstellung eines LLM-Agenten-Newsrooms mit A2A-Protokoll und MCP in Elasticsearch: Teil II
Erfahren Sie, wie Sie einen spezialisierten hybriden LLM-Agenten-Newsroom aufbauen, indem Sie das A2A-Protokoll für die Agentenzusammenarbeit und MCP für den Werkzeugzugriff in Elasticsearch verwenden.

Sie wissen schon, Kontext – Teil III: Die Leistungsfähigkeit der hybriden Suche im Kontext-Engineering
Erfahren Sie, wie Sie Kontext-Engineering und hybride Suche nutzen können, um die Genauigkeit der KI-Ausgabe mithilfe von Aggregationen, RBAC und Nicht-Inhaltssignalen zu verbessern.

Sie wissen schon, Kontext – Teil II: Agentische KI und die Notwendigkeit von Kontextgestaltung
Erfahren Sie, wie die Weiterentwicklung von LLMs hin zu agentenbasierter KI den Bedarf an Kontextentwicklung erhöht, um die Grenzen des RAG-Kontexts und das Speichermanagement zu überwinden.

Erstellung eines LLM-Agent-Newsrooms mit A2A-Protokoll und MCP in Elasticsearch: Teil 1
Erkunden Sie die Konzepte des A2A-Protokolls und des MCP anhand eines praktischen Beispiels aus einer Nachrichtenredaktion, in der spezialisierte LLM-Agenten zusammenarbeiten, um Nachrichtenartikel zu recherchieren, zu schreiben, zu bearbeiten und zu veröffentlichen.

Erstellung eines Wissensagenten mit semantischem Recall unter Verwendung von Mastra und Elasticsearch
Lernen Sie, wie Sie einen Wissensagenten mit semantischer Erinnerung unter Verwendung von Mastra und Elasticsearch als Vektorspeicher für Gedächtnis und Informationsabruf erstellen.
