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Turbocharge deinen Codier-Workflow mit Ollama, LangChain und RAG

Als Entwickler suchen wir immer nach Wegen, um nuestros Entwicklungswerkflüsse glatter und effizienter zu gestalten. Mit dem Neuen Jahr, das sich entfaltet, entwickelt sich die Landschaft von AI-gestützten Code-Assistenten in einem rasanten Tempo. Es wird erwartet, dass bis 2028 75% aller Software-Entwickler in Unternehmen AI-Code-Assistenten verwenden, ein monumentaler Sprung von weniger als 10% Anfang 2023. Tools wie GitHub Copilot, ChatGPT und Amazon CodeWhisperer haben bereits erheblich an Boden gewonnen. Doch während diese Tools beeindruckend sind, operieren sie oft als one-size-fits-all-Lösungen. Die wahre Magie passiert, wenn wir die Kontrolle über ihre Workflows haben, um intelligente, context-aware- Assistenten zu schaffen, die auf unsere einzigartigen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Genau hier kann die RAG-Technologie (Retrieval-augmented Generation) sehr nützlich sein.
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