09. Juli 2025

2. Indie-Hacker Meetup am 25.7. - Wie du deine eigene Suchmaschine baust

Hallo Community,

nachdem das erste Indie-Hacker Meetup ganz gut funktioniert hat und bereits mehrfach nach einem zweiten Teil gefragt wurde, kommt hier nun die Antwort.

Am 25.7. um 15 Uhr (Freitag) veranstalte ich per Google Meet das zweite Indie-Hacker Meetup in der LSWW Community.

Anmeldung

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Das Meetup selbst ist kostenlos. Anmelden können sich aber nur LSWW Paid Member mit einem Pro oder Academy Membership über die LSWW Community. Den Zugang zur Community bekommst du automatisch als Paid Member.

Thema: RAG, Vector-DB und Knowledge Graph - oder kurz: Wie du deine eigene Suchmaschine baust

Idealerweise wird es eine "gemütlich" Runde, in der wir uns zu Erfahrungen rund um das Thema austauschen - keine ausschließliche Frontalbeschallung von mir. Damit es aber einen roten Faden gibt, schlage ich diese konkreten Themenbereiche vor:

Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation) + Anwendungsfälle (z.B. Chatbot, der den eigenen Blog als Knowledge Base nutzt)
Was sind Vector-Datenbanken (für Similarity Search)? Wann kann vektorisiert werden?
Was sind Knowledge Graph-Datenbanken im Vergleich und wo ist generell der Unterschied zu PostSQL Datenbanken?
Chunks & Embeddings (z.B. welche KI Modelle wofür? Was sind Dense vs. Sparse Vectors? usw.)
Open Source Tools, die ich nutze (Qdrant & Neo4J - aber es gibt auch Hybrid Lösungen wie Supabase)
Wie kann ich all das mit/in n8n nutzen?

Wie immer, zeige ich gerne mein Setup und beantworte Fragen. Diese könnt ihr auch gerne vorab in der Community stellen. Mein Ziel ist es, euch einen Überblick für die Praxis, und damit einen Wissensvorsprung zu geben, den ihr für euer Business einsetzen könnt.

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Es wird keine Aufzeichnung geben, aber eine schriftliche Zusammenfassung wie beim ersten Meetup.

Warum das Thema wichtig ist

Für User/Kunden wird es immer normaler, mit KI Chatbots zu interagieren. Die Kunst ist es, genau hier die passenden Antworten zu liefern.

RAG kombiniert die klassische Suche nach vorhandenen Inhalten (z.B. in Blogposts oder Dokumenten) mit KI-gestützter Chat-Interaktion. Der KI Chat wird dank RAG also schlauer, weil er sich kein Wissen ausdenkt, sondern (optional ausschließlich) auf vorhandenes Wissen zur Beantwortung von Fragen zurückgreift.

Mit anderen Worten: RAG ermöglicht es jedem, seine eigene Suchmaschine zu bauen und selbst darüber zu bestimmen, wie schlau die Maschine sein soll.

Diese Art von Interaktion ersetzt mittelfristig die bisher gewohnt Suchmaske und macht das Browsing-Erlebnis zukunftssicher.

Ich freue mich, wenn du dabei sein willst.

Christian

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