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Die GenAI Datenarchitektur entscheidet, wie Unternehmen Wissen verlässlich für generative Modelle abrufen. Hybrid Retrieval verbindet dichte Vector‑Embeddings mit klassischer SQL‑ oder Keyword‑Suche und reduziert so Fehlantworten bei Retrieval‑Augmented‑Generation. Dieser Beitrag zeigt, welche Architektur‑Entscheidungen wichtig...
Datenqualität für KI entscheidet im Betrieb oft darüber, ob Vorhersagen verlässlich bleiben. Dieses Kurzportrait erklärt, warum Daten‑ und Konzept‑Drift auftreten, wie gängige Erkennungsverfahren funktionieren und welche Rolle Überwachungspläne und Verantwortlichkeiten spielen. Leserinnen und Leser...
RAG Dokumentkompression hilft, riesige Textbestände so zu verkleinern, dass semantische Suche und generative Modelle weiterhin korrekte Antworten liefern. In diesem Text steht, wie Produktquantisierung, semantische Zusammenfassung und kleinere Embedding‑Encoder zusammenwirken, welche Kompressionsgrade praktisch sind...
RAG offline betreiben bietet die Möglichkeit, große Textsammlungen lokal zur Beantwortung von Anfragen zu nutzen, ohne Referenzdaten an externe Anbieter zu schicken. Dieser Beitrag erklärt, wie die Architektur eines on‑premise RAG‑Systems aufgebaut ist, welche...
Zuletzt aktualisiert: 22. November 2025 Berlin, 22. November 2025 Insights RAG lokal mit Ollama und FAISS macht Retrieval‑Augmented Generation vollständig offline möglich. Lokale Embeddings (Ollama) plus FAISS‑Index liefern schnellen Kontext ohne Cloud‑Export. Die Anleitung...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-22 Kurzfassung Dieser Beitrag vergleicht “Gemini File Search vs RAG” aus Sicht von Kosten, Datenschutz und Debuggability. Ich erkläre, wie Geminis Managed-Ansatz Unterschiede bei Datenhaltung, Audit und Betrieb bringt und wann ein...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-20 Kurzfassung Ein praktischer Leitfaden zu RAG database management: Wie Unternehmen Retrieval‑Augmented‑Generation verlässlich betreiben, Quellen sauber nachverfolgen und Vector‑Datenbanken stabil skalieren. Der Text fasst bewährte Architekturprinzipien, Betriebsregeln und Responsible‑AI‑Maßnahmen zusammen und zeigt,...
Zuletzt aktualisiert: 12. November 2025 Kurzfassung Dieser Text erklärt kompakt, wie semantic LLM caching in RAG‑Setups die Zeit bis zur Antwort verkürzen und API‑Kosten senken kann. Ich beschreibe, wie ein Cache mit Embeddings und...
Zuletzt aktualisiert: 10. November 2025 Kurzfassung Dieser Text erklärt praktisch, wie man zuverlässiges Memory für LLM-Agenten baut. Er vergleicht Vektor‑RAG, temporale Knowledge‑Graphs und Execution‑Logs, zeigt Vor‑ und Nachteile und gibt umsetzbare Schritte für Produktion...
In der Ära der digitalen Transformation, wo Millisekunden über den Erfolg von Unternehmensanwendungen entscheiden können, erweisen sich Memory Datenbanken als eine Schlüsseltechnologie, die die Landschaft der Datenverarbeitung neu gestaltet. Diese fortschrittlichen Datenbanksysteme, die Daten...
