Schlagwort: RAG
RAGFlow im Unternehmenseinsatz: Wann sich die Open-Source-RAG-Plattform lohnt
RAGFlow im Unternehmenseinsatz: So bewerten Unternehmen Open-Source-RAG, Self-Hosting, Kosten, Sicherheit und Alternativen zu SaaS-Plattformen.
KW 13 – KI-Wochenrückblick: Autonome Agenten, Europas KI-Souveränität und neue Sicherheitsrisiken
KW 13/2026 im Überblick: Warum autonome KI-Agenten die Unternehmens-IT grundlegend verändern, was Mistrals 830-Mio.-Rechenzentrum für die DACH-Datensouveränität bedeutet, welche Sicherheitsrisiken durch Prompt Injection entstehen – und was Entscheider jetzt konkret tun sollten.
Microsoft Harrier OSS v1: Neue Embedding-Modelle für Enterprise-RAG
Microsoft veröffentlicht Harrier-OSS-v1: drei mehrsprachige Embedding-Modelle (270M bis 27B Parameter) mit 32k-Kontextfenster und State-of-the-Art-Ergebnissen auf Multilingual MTEB v2 – was das für RAG-Systeme im Unternehmenseinsatz bedeutet.
RAG-Architektur 2026: Der Engpass ist nicht das Modell
Wer 2026 wettbewerbsfähige KI-Systeme betreiben will, investiert nicht mehr primär in bessere Modelle – sondern in Datenpipelines, Vektorspeicher und Echtzeit-Feedback-Loops. Warum der technologische Engpass von der Modellschicht zur Datenarchitektur gewandert ist – und was das für Unternehmen im DACH-Raum bedeutet.
Whitepaper: Vektordatenbanken – Architektur, Algorithmen und Enterprise-Implementierung 2026
Technisches Whitepaper für IT-Architekten und CTOs: Vektordatenbanken im Detail – von Indexierungsalgorithmen (HNSW, IVF, DiskANN) über Enterprise-Architekturentscheidungen bis hin zu konkreten Implementierungsstrategien und TCO-Analysen für 2026.
🔍 Retrieval-Augmented Generation (RAG): Wenn Künstliche Intelligenz wirklich weiß, wovon sie spricht
Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihrer KI-Frage wie „Wann läuft meine Office-Lizenz aus?“ oder „Welche Bestimmungen gelten in unserem aktuellen Softwarevertrag?“ stellen – und sie liefert Ihnen nicht nur eine plausible Antwort, sondern eine faktenbasierte, nachprüfbare und aktuelle Antwort direkt aus Ihren eigenen Dokumenten.Genau das ermöglicht RAG (Retrieval-Augmented Generation) – eine Technologie, die das Potenzial von KI-Systemen auf eine neue Stufe hebt. 🧠 Was steckt hinter RAG? Herkömmliche Sprachmodelle wie GPT, Claude oder Gemini basieren auf…
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das umfassende Handbuch für öffentliche und interne Daten
Künstliche Intelligenz revolutioniert den Umgang mit Wissen – doch traditionelle Large Language Models (LLMs) haben ein grundlegendes Problem: Sie können nicht auf aktuelle Informationen zugreifen und sind anfällig für Halluzinationen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet hier eine elegante Lösung. Indem RAG-Systeme externe Datenquellen in den Generierungsprozess einbeziehen, lassen sich präzisere, zuverlässigere und vor allem nachvollziehbare Antworten erzeugen – ganz ohne das Modell selbst umzutrainieren. Dieser Artikel beleuchtet die vielfältigen Einsatzgebiete von RAG, sowohl für öffentlich verfügbare Daten als auch für sensible unternehmenseigene…
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Wie KI durch Wissensabruf intelligenter wird
Einleitung Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren gewaltige Fortschritte gemacht. Sprachmodelle wie GPT oder Claude beeindrucken durch ihre Fähigkeit, komplexe Texte zu verstehen und zu erzeugen. Doch sie stoßen an Grenzen, wenn es um aktuelles oder domänenspezifisches Wissen geht. Hier setzt Retrieval-Augmented Generation (RAG) an – eine Technologie, die Sprachintelligenz mit Wissensabruf kombiniert. Sie ermöglicht KI-Systemen, Antworten auf Basis verlässlicher, aktueller Informationen zu liefern. Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)? RAG ist ein Ansatz, bei dem…