Datenstrukturen treffen auf Sprachmodelle
16.06.2025, 00:00 Uhr
MongoDB und LLMs in .NET
Wer KI-Funktionalität in bestehende .NET-Anwendungen integrieren will, ohne das Backend neu zu erfinden, braucht dafür das Zusammenspiel aus Daten, Logik und Kontext.
Wenn moderne KI auf echte Produktivsysteme trifft, sind pragmatische Lösungen gefragt. Denn wer mit LLMs wie GPT arbeitet, merkt schnell: Ohne passende Datenbasis bleiben viele Potenziale ungenutzt. Genau hier spielt MongoDB seine Stärken aus – besonders in Kombination mit .NET.
Die dokumentenbasierte Datenbank erlaubt es, unstrukturierte Texte, Metadaten und Embeddings flexibel zu verwalten – und das skalierbar, performant und ohne Schema-Fesseln. Noch besser: Mit Atlas Vector Search wird MongoDB zum Vektor-Store für semantische Suchen – ein idealer Baustein für das RAG-Prinzip (Retrieval Augmented Generation). In diesem Artikel zeigen wir, warum MongoDB und .NET so gut harmonieren, wie man beide im KI-Kontext einsetzt und wie sich smarte Anwendungen – vom intelligenten Chatbot bis zur Wissensdatenbank – effizient umsetzen lassen.
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