Memori erreicht 81,95% LoCoMo-Genauigkeit bei nur 1.294 Token/Anfrage – 67% kleinere Prompts als Zep, 20-fach günstiger als Full-Context.
Skill-RAG erkennt LLM-Versagen via Hidden-State-Analyse, ruft nur bei Bedarf Wissen ab und routet Fehlertypen zu spezialisierten Skills.
OpenAI stellt text-embedding-3-small ein — Forderungen nach Open-Sourcing, damit Billionen indizierter Tokens nach dem Modell-Rückzug weiter abfragbar bleiben.
Eine Analyse der Context-Engineering-Muster aus 50 produktiven AI-Deployments — RAG-Architekturen, Knowledge-Graph-Integration, mehrschichtige Speichersysteme und der Wandel von Prompt Engineering zu strukturierten Kontext-Pipelines.
Wie fuehrende Organisationen Knowledge Graphs mit LLMs kombinieren, um AI-Systeme zu bauen, die ueber strukturierte Beziehungen schlussfolgern — GraphRAG-Architekturen, Entity Resolution und das aufkommende Graph-native Context Engineering.
Kuratierte AI-Einblicke — wir senden, wenn es sich lohnt.