Sammlung – Reine HTML Design- & Formatierungsvorlagen für Blogposts

1) Hero-Header

Kategorie · UX

Gestalte bessere Blogposts mit reinem HTML

Q: Macht RAG ein LLM wissend?

Nein. RAG liefert dem Modell zur Antwortzeit relevante Belege. Das LLM bleibt generativ, antwortet aber fundierter und nachvollziehbarer.

Eine kuratierte Sammlung von Design- & Formatierungsbausteinen, die du sofort kopieren kannst – ohne JS, ohne externe Styles.

8 Min Lesezeit Zuletzt aktualisiert: 14.08.2025

Case Study

Content, der ohne Frameworks funktioniert

Saubere Semantik & gutes CSS reichen oft aus. Diese Vorlagen zeigen typische Blog-Bausteine, die auf jedem System funktionieren.

Hinweis: Ersetze die Hero-Verläufe durch echte Bilder (<img alt>) für bessere SEO.

3) Artikel-Layouts

Diese Variante nutzt ein Sticky-Aside für Zusammenfassungen, Promo oder Inhaltsmodule.

Abschnittstitel

Guter Fließtext braucht Rhythmus: kurze Absätze, klare Zwischenüberschriften, sparsame Hervorhebungen und großzügige Weißräume.

Nutze <figure>, <figcaption> und semantische Elemente, um Maschinen und Menschen gleichermaßen zu bedienen.

4) Typografie & Inhalte

Dies ist ein Lead-Absatz – ideal für knackige Intros.

„Ein klarer Satz schlägt das schönste Layout.“
— Unbekannt

Gute Lesbarkeit ist das wichtigste ‚Feature‘ eines Blogposts.

Platzhalter-Grafik — Bildunterschrift mit Quelle oder Kontext.

Code

<figure>
  <img src="bild.jpg" alt="Beschreibender Alt-Text" />
  <figcaption>Deine Quelle hier.</figcaption>
</figure>

5) Callouts / Hinweise

Info
So hebst du neutrale Hinweise hervor.

Erfolg
Nutze dies für positive Ergebnisse oder Best Practices.

Warnung
Verweise auf Risiken oder Stolpersteine.

Achtung
Wichtige Sicherheits- oder Compliance-Hinweise.

6) Listen & Schritte

Checklist

Titel ist klar
Intro fasst den Nutzen zusammen
Abschnitte sind skimmable

Schritte

Ziel definieren
Struktur planen
Veröffentlichen & messen

7) Tabellen

Option	Beschreibung	Geeignet für
Einfach	Minimal, schnell integriert	News, Kurzposts
Ausführlich	Mit Aside & Callouts	Tutorials, Guides
Story	Große Bilder, Zitate	Reportagen

8) Karten-Grid (Verwandte Artikel)

Typografie-Grundlagen

Lesefluss & Hierarchien verstehen

5 Min

Bessere Bilder

Alt-Texte, Captions, Grid

7 Min

Semantisches HTML

SEO & Accessibility

6 Min

9) Autorbox

Chris Ago

Editor · @DeinMagazin

Schreibt über Automatisierung, AI-Agents & Prozessdesign.

11) Tags

Design HTML Accessibility SEO

12) Fußnoten

Reines HTML kann Fußnoten simpel abbilden¹ – ohne Spezialskripte.

Beispiel-Fußnote. ↩︎

13) Timeline (Projekt/Story)

Kickoff – Ziele & Scope geklärt

Entwurf – Struktur & Styles

Review – Testlesen & Feinschliff

Go-Live – Veröffentlichung

14) Vergleich: Pros & Cons

Vorteile

Schnell, leichtgewichtig
Keine Abhängigkeiten
Gute Performance & SEO

Nachteile

Weniger interaktiv
Einige Muster erfordern Workarounds

15) FAQ (Details/Summary – kein JS)

Kann ich die Farben schnell ändern?

Ja, passe die Variablen unter :root an (z.B. --accent).

Ist das barrierefrei?

Semantische Elemente, klare Kontraste & Alt-Texte helfen. Prüfe mit Tools wie Lighthouse.

Wie nutze ich einzelne Bausteine?

Kopiere den jeweiligen Abschnitt (<section class="demo">…) und entferne die Demo-Hinweise.

LLM, RAG, Vektordatenbank & Co. – Begriffe kurz erklärt

Kategorie · Knowledge Management

Begriffe kurz erklärt: LLM, RAG, Vektordatenbank, Knowledge Graph, Ontologie, Taxonomie

Schneller Durchblick für Projektteams: die wichtigsten KI- und Wissensmanagement-Begriffe kompakt, präzise und praxisnah.

⏱ ~ Lesezeit wird berechnet… · Zuletzt aktualisiert: 15.08.2025

Autor: Chris Veröffentlicht: 15.08.2025

Einordnung & Nutzen

Projekte scheitern selten an der Technik – häufiger an Missverständnissen. Dieses Kurz-Glossar schafft eine gemeinsame Sprache für Teams aus IT, Fachbereich und Compliance.

Merke: Gemeinsame Begriffe sind die schnellste Abkürzung zu besseren Entscheidungen.

Begriffe & Kontext

LLM (Large Language Model): Sprachmodell, das Texte versteht und generiert; funktioniert statistisch, nicht „wissend“ – Qualität hängt von Daten & Prompt ab.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Die KI recherchiert zuerst in definierten Quellen und beantwortet erst danach – mit Belegen statt Bauchgefühl.

Vektordatenbank: Speichert numerische Repräsentationen (Embeddings) von Text/Bildern; ermöglicht semantische Suche nach Bedeutung statt Keywords.

Knowledge Graph: Graph aus Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen), der Fakten explizit verknüpft – ideal für Navigieren, Gründen und Erklären.

Ontologie: Formale Beschreibung von Klassen, Eigenschaften und Relationen in einem Fachgebiet – schafft präzise Bedeutungen.

Taxonomie: Hierarchische Einordnung (z. B. Kategorien/Tags) – die leichtgewichtige Schwester der Ontologie.

Praxis-Tipp: Starte mit einer Taxonomie. Wenn Entscheidungslogik & Beziehungen wichtiger werden, ergänze Ontologie/Graph.

Architektur / Kernidee

Mentales Modell: Inhalte → Taxonomie (Ordnung) → Ontologie (Bedeutung) → Graph (Beziehungen). Darauf: Embeddings in einer Vektordatenbank. Die KI nutzt RAG, um Antworten mit Belegen zu erzeugen.

Kriterium	Option A	Option B	Wann wählen?
Organisation	Taxonomie	Ontologie + Graph	Einfach starten vs. komplexe Domäne
Suche	Keyword-Index	Vektor + RAG	Stichwortfragen vs. semantische Anliegen
Begründbarkeit	Niedrig	Hoch (Quellen/Beziehungen)	Compliance & Audit

Umsetzung – Schritt für Schritt

Scope definieren: Welche Use-Cases (z. B. IT-FAQ, Produktwissen) zuerst?
Taxonomie festlegen: Kategorien, Tags, Eigentümer, Review-Zyklen.
Ontologie minimal: 5–10 Kernklassen + 5–10 Relationen skizzieren.
Index & Embeddings: Dokumente chunken, Embeddings erzeugen, in Vektordatenbank speichern.
RAG-Pipeline: Retrieval (Top-K, Filter), Zitationsformat, Antwortgrenzen implementieren.
Feedback & Metriken: Down/Upvotes, Korrekturen, Precision/Recall messen.

{
  "taxonomy": ["Kategorie","Tag"],
  "ontology": { "classes": ["Produkt","Feature","Rolle"], "relations": ["nutzt","gehört_zu","verantwortet"] },
  "retrieval": { "top_k": 5, "filters": ["published:true"] },
  "generation": { "cite_sources": true, "max_tokens": 500 }
}

Praxis-Tipp: Dokumente so schneiden, dass ein Chunk eine vollständige Aussage enthält (200–400 Tokens) – das verbessert Treffer & Zitate.

Fehler & Anti-Patterns

Alles indexieren: Unkuratierte Masse erzeugt Rauschen. Gegenmaßnahme: Publishing-Workflow, Mindestqualität.
Nur Keywords: Ignoriert Bedeutung. Gegenmaßnahme: Embeddings + Hybrid-Suche (Keyword & Vektor).
Kein Ownership: Inhalte veralten. Gegenmaßnahme: Owner + Review-Intervalle.
Keine Belege: Antworten ohne Quellen. Gegenmaßnahme: RAG mit Zitationspflicht.

Governance, Datenschutz & Sicherheit (kurz)

Setze RBAC/ABAC konsequent um – vom Dokument bis zur Antwort. DSGVO: Datenminimierung, Speicherregionen, Löschkonzepte. Protokolliere Retrieval-Quellen für Audit-Trails.

Hinweis: Prompt- und Retrieval-Logs können personenbezogene Daten enthalten – entsprechend klassifizieren und schützen.

Metriken & Monitoring

Precision / Recall: Relevanz & Vollständigkeit der Treffer.
Deflection-Rate: Anteil gelöster Anfragen ohne menschliche Hilfe.
Source-Clicks: Klickrate auf Belege als Vertrauenssignal.
Freshness-Index: Anteil kürzlich geprüfter Inhalte.

Betrieb & Kosten

Kostenhebel: Token (Kontext & Antwort), Speicher (Vektoren/Versionen), Durchsatz. Latenz senken per Caching, Top-K-Tuning, kleineren Kontexten und schnelleren Embedding-Modellen.

Zusammenfassung – Key Takeaways

Taxonomie ordnet, Ontologie präzisiert, Graph verbindet – zusammen ergibt das Bedeutung.
Vektordatenbanken ermöglichen semantische Suche statt Keyword-Ratespiel.
RAG liefert begründete Antworten – ideal für Compliance & Vertrauen.
Messbare Metriken steuern Qualität und Adoption nachhaltig.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Taxonomie und Ontologie?

Taxonomien ordnen Inhalte hierarchisch (Kategorien/Tags). Ontologien beschreiben zusätzlich Bedeutung und Relationen. Starte pragmatisch mit Taxonomie und erweitere bei Bedarf.

Warum brauche ich eine Vektordatenbank, wenn ich schon Suche habe?

Keyword-Suche findet wortgleiche Treffer. Vektorsuche findet inhaltlich ähnliche Passagen – besonders hilfreich bei natürlich formulierten Fragen und Synonymen.

Macht RAG ein LLM „wissend“?

Nein. RAG versorgt das Modell mit relevanten Belegen zur Antwortzeit. Das Modell bleibt generativ, aber antwortet fundierter und nachvollziehbarer.

Autor

Chris

Senior Tech Writer & Knowledge Architect

Schreibt über Wissensarchitektur, AI-Agents & Prozessdesign.

Blog

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