KI News: Kurz und klar.

In einem neuen Tutorial wird ein innovatives Framework vorgestellt, das Agenten-Logik effizienter gestaltet, indem mehrere Denkpfade gleichzeitig erzeugt und anschließend dynamisch reduziert werden. Durch den Einsatz von Konsenssignalen und frühzeitigem Abbruch werden unnötige Token-Verwendungen minimiert, ohne die Richtigkeit der Antworten zu beeinträchtigen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzt externe Dokumente, um große Sprachmodelle mit aktuellem Wissen zu versorgen. Dabei ist die Anzahl der abgerufenen Texte entscheidend: Für präzise Fragen reicht oft ein kleines, hochrelevantes Set, während breitere Anfragen mehr Kontext benötigen. Das herkömmliche, feste Top‑k‑Retrieval kann diese Variabilität nicht berücksichtigen und führt häufig zu unzureichendem oder überflüssigem Kontext.