Pondhouse Data Blog

Langfuse mit Docker Compose selbst hosten und damit OpenAI-Aufrufe tracen, zu Sessions bündeln, Antworten bewerten und Prompts versionieren.

So verbinden Sie Open WebUI mit n8n: ein Webhook-Workflow und eine Python-Pipe-Funktion, damit Chatnachrichten n8n-Workflows starten. Mit vollem Code.

Warum Multi-Agenten-Systeme mit LLMs scheitern, laut einer Studie zu 14 Fehlerarten, und mit welchen Design-Regeln KI-Agenten zuverlässiger werden.

So bauen Sie einen selbst gehosteten KI-Agenten in n8n 2.46: Bestellabfragen in Postgres, Chat-Memory und E-Mail-Entwürfe mit Freigabe. Mit Kosten.

RAG auf Azure im Test: ein 144-seitiges PDF mit Azure AI Search indexieren, hybrid suchen, mit Semantic Ranker sortieren und mit Quellen antworten. Mit Kosten.

Die Inhaltsfilter von Azure OpenAI bremsen Anfragen und blockieren harmlose Prompts. So funktionieren sie und so stellen Sie Schwellenwerte und Async-Modus ein.

Crawl4AI in Docker bauen und betreiben, Webseiten per REST-API als Markdown mit Metadaten und Links crawlen und Daten per LLM über LiteLLM extrahieren.

LibreChat ist eine Open-Source-Alternative zu ChatGPT zum Selbsthosten. Wir haben v0.8.8 mit Docker installiert und Agents, MCP, RAG und Artifacts getestet.

RouteLLM schickt jeden Prompt an ein günstiges oder starkes LLM. So funktioniert es, so kalibrieren Sie den Schwellenwert und betreiben es als OpenAI-Server.

PDF-, Word- und Excel-Dateien mit GPT-4o auslesen: jede Seite als Bild rendern, den Text in Python extrahieren, für etwa 0,32 bis 0,62 Cent pro Seite.