Para quién
Für Entwickler und Architekten, die Kontextsysteme für Agents bauen und Retrieval-Qualität messbar machen wollen.
20.11.2026
Embeddings, Vector Stores und Retrieval für Codebases und Dokumentation.
Lo que reservas
RAG für Developer macht aus eurer Codebase und Doku einen belastbaren Retrieval-Pfad für Coding-Agents.
Du baust Chunking und Embeddings für Code (nicht nur Fließtext), betreibst einen Vector-Index und misst Retrieval-Qualität mit Gold-Queries. Am Nachmittag binden wir RAG an den Agent-Kontext: Top-k, Reranking, Citations und Hard-Fail bei unsicheren Treffern.
Ziel: ein Repo-Q&A mit Guardrails, den ihr in der Factory weiterbetreiben könnt – inklusive Kosten- und Re-Index-Strategie.
Für Entwickler und Architekten, die Kontextsysteme für Agents bauen und Retrieval-Qualität messbar machen wollen.