🤖 Warum GPT allein nicht ausreicht
Datenbanken, PDF, API verbinden
Kontext speichern
Agenten verwalten (das Modell sucht, schreibt Code und analysiert)
Aktionsketten erstellen
Verwenden Sie Ihre Daten über RAG
Ohne Frameworks muss man das alles von Hand schreiben. Mit Frameworks baut man einfach einen „Konstruktor“ zusammen.
🧩 Was KI-Frameworks tun
Möglichkeit | Warum ist das notwendig? |
|---|---|
RAG (Zugriff auf externe Daten) | Chat mit PDF, Websites, Wissensdatenbank |
Agentenansatz | GPT entscheidet selbst, was zu tun ist und in welcher Reihenfolge |
Integrationen (API, SQL, Dateien) | GPT verbindet sich mit echten Daten |
Caching, Logging | Zum Debuggen und Beschleunigen |
Einfache Pipeline-Zusammenstellung | Weniger Code – schnelleres Ergebnis |
🚀 Beliebte Frameworks
LangChain — das bekannteste
🧱 Konstruktor von allem: Ketten, Agenten, Datenverarbeitung, Integrationen. Unterstützt OpenAI, Claude, Ollama, HuggingFace und andere.
Geeignet, wenn:
Es müssen komplexe Pipelines gebaut werden
Du möchtest verschiedene Modelle und Quellen verwenden
Bereit für etwas mehr Komplexität im Interesse der Flexibilität
LlamaIndex (ex-GPT Index)
📚 Spezialisiert auf RAG – Verbindung lokaler Dokumente, Vektordatenbanken, Arbeit mit Texten.
Geeignet, wenn:
Benötigt einen „PDF-Chat“ oder eine Suche in der eigenen Wissensdatenbank
Möchtest du die semantische Suche schnell einrichten?
Sie arbeiten mit Dokumenten und Dateien
Haystack
🔍 Eine offene Alternative für erweiterte Such- und Chat-Aufgaben. Unterstützt UI, Konnektoren, Pipelines.
Geeignet, wenn:
Du willst Open Source und Anpassung
Du erstellst eine QA-Plattform oder einen Chat mit deinen Daten
Du magst Python und Transparenz
Semantic Kernel
🧠 Von Microsoft. Konzentriert sich auf die Erstellung intelligenter Agenten und „Skills“, die miteinander interagieren.
Geeignet, wenn:
Sie sind .NET- oder TypeScript-Entwickler
Du möchtest eine modulare Architektur von Agenten
Integrieren Sie KI in eine Unternehmensanwendung
🔍 Wie wählt man ein Framework aus?
Willst du... | Deine Wahl |
|---|---|
Schnelles Einbinden eines Chats mit PDF / Wissensdatenbank | LlamaIndex |
Erstellen Sie einen komplexen Agenten mit Logik und Suche | LangChain oder Semantic Kernel |
Maximale Kontrolle und Open Source | Haystack |
Arbeiten mit .NET und TS, Enterprise-Lösungen | Semantic Kernel |
Minimale Abhängigkeiten, nur grundlegende Logik | Im Allgemeinen ohne Framework oder simple llama.cpp + Python |
💡 Tipps von Kodik
Mach es nicht zu kompliziert. Oft kann ein MVP in reinem Python mit
openaiundchromadberstellt werden.Framework ≠ Magie. Dies sind nur Werkzeuge, ohne die Grundlagen zu verstehen, werden sie nicht helfen.
RAG und Agenten besser verstehenals nach "neuen Tools" zu jagen.
Schau dir die Community an — LangChain und LlamaIndex entwickeln sich aktiv weiter.
Im Anhang Kodik Du findest Kurse in Python, JavaScript. Direkt im Code, mit Tipps, Übungen und eigenen Daten!
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