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RAG (Retrieval-Augmented Generation): wie ein Assistent aus Ihrem Wissen mit Quellenangabe antwortet, statt zu erfinden. Architektur, Qualität, Kosten.
Dokumente, Recherche und Kundenbetreuung machen 80 % der Arbeit in Kanzleien aus – und genau dort spart KI realistisch Zeit. Unter Wahrung der Vertraulichkeit.
Wo KI den Umsatz wirklich steigert und das Team im Online-Shop entlastet – 24/7-Support, passende Angebote, Produktbeschreibungen. Ohne Blabla.
Wie man die Wissensbasis in RAG aktuell hält: Strategien für inkrementelle Reindizierung, Dokumentenversionierung und Erkennung von Wissensdrift in Produktionsumgebungen.
Ein KI-Chatbot für die Unternehmenswebsite ist mehr als ein Antwortfenster. Wie man den Ansatz wählt, auf Daten aufbaut und typische Fallstricke bei der Implementierung vermeidet.
Wie wählt man 2026 die richtige Chunking-Strategie für RAG: feste Größe, recursive, semantisch, Tabellen und Code. Konkrete Größen und Overlap.
Wie wählt man ein Embedding-Modell für RAG mit polnischen Dokumenten im Jahr 2026 aus: Kriterien, Vergleich multilingualer und monolingualer Modelle, Evaluation auf eigenen Daten.
Ein Unternehmens-GPT auf Wissensbasis ist ein RAG-Assistent, der aus Ihren Dokumenten antwortet. Wie man ihn aufbaut, was in der Sicherheitsschicht zu gewährleisten ist und wann er sich rechnet.
Hybride Suche BM25 + Vektoren 2026: Wann Semantik bei SKU versagt, wie RRF-Fusion funktioniert und wie man Hybrid Search in einem RAG-System konfiguriert.
Das Modell kann selbstbewusst erfinden. Wie man erreicht, dass Ihr KI-Assistent auf Fakten basiert antwortet und 'weiß ich nicht' sagt, statt zu erfinden.
Die Vorbereitung von Daten für AI ist das Fundament jeder Implementierung: Ohne saubere, strukturierte Daten liefert selbst das beste Modell falsche oder erfundene Antworten.
Fine-Tuning wann sinnvoll: Auswahlkriterien, Kosten und Fallstricke. Wann RAG das Problem günstiger löst und wann Modell-Training der einzige Weg ist.
Zwei Wege zu einem Modell, das Ihr Unternehmen kennt. Wann RAG ausreicht, wann Fine-Tuning nötig ist – und warum meistens RAG.
Was ist Reranking in RAG, wann schlägt ein Cross-Encoder ANN und wie baut man eine Suchpipeline, die relevante Fragmente statt nur ähnliche liefert.
Was sind Embeddings und semantische Suche, wie funktionieren sie in der Praxis und wann lohnt es sich, sie in der Unternehmenswissensdatenbank oder im Produkt einzusetzen.
Warum self-hosted LLM und RAG auf eigenem Wissen Kontrolle über Kosten, Datenschutz und Anbieter bieten.
Warum ein eigenes Sprachmodell die DSGVO-Compliance vereinfacht und was sich konkret im Fluss personenbezogener Daten ändert.