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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: enterprise-ai
Schulung von Unternehmens-KI-Agenten: Auswahl zwischen SFT, DPO, GRPO und RAG
Schulung von KI-Agenten für Unternehmen: Wann SFT, DPO, GRPO, LoRA oder einfaches RAG verwendet werden sollten und wie das Ergebnis als fixierte, überprüfte und rückgängig machbare Version bereitgestellt werden kann.
50 Min. LesezeitDrei Gründe, warum RAG-Systeme in der Praxis versagen: fragmentierter Kontext, Abweichungen und Fehlnutzung.
Drei Gründe, warum RAG in der Produktion versagt: fragmentierter Kontext durch Chunking, Abweichungen im Laufe des Wachstums der Wissensdatenbank sowie Fehlgebrauch trotz guter Suche – mit Lösungen auf Ebene der Schichten.
11 Min. LesezeitKI-Architektur für Produktionsagenten: Ausfallmöglichkeiten und Kontrollschichten
Ein schrittweiser Leitfaden zur Architektur von Produktionsagentensystemen: Ausfallmöglichkeiten, Schutzmechanismen, Bewertungen, Beobachtbarkeit, Kostenkontrolle, Zero Trust und Governance.
12 Min. LesezeitAggressives Feintuning: Training einer Wissens-Wiki anstelle von Modellgewichten
Führen Sie den ML-Trainingszyklus auf einer Wiki mit aus Unternehmensdokumenten gewonnenen Erkenntnissen durch: Benchmarks, die aus Rohdaten erstellt werden, geheime Fragen sowie ein Zertifikat mit ehrlichen Grenzen.
9 Min. LesezeitAgentebasiertes Engineering und der äußere Kreislauf: Wo Antigravity und Agents CLI passen.
Spezifikationen, Bewertungen und Richtlinien definieren das agentebasierte Engineering. Ein Überblick über Googles Agents CLI, seine GCP-Produktionsumgebung sowie die Unterschiede von Antigravity zu anderen Programmierwerkzeugen.
8 Min. LesezeitWas der stateless Core und die Managed Auth von MCP für Integrationsteams bedeuten
Die Governance der Linux Foundation, der stateless HTTP-Transport sowie die von Identitätsanbietern verwaltete Autorisierung machen MCP für Unternehmensintegrationen geeignet. Hier sind die Änderungen.
7 Min. LesezeitBevor ein KI-Agent Produktionsrechte erhält: Verträge, Anspruchsgraphen, Schattenläufe und Kanarienvögel
Ein auf Beweisen basierender Freigabeprozess für KI-Agenten: begrenzte Verträge, zustandsbasierte Szenarien, Fehlereinbringung, Unsicherheitsgrenzen, schrittweise Testverfahren sowie maschinengesteuerte Beförderung.
23 Min. LesezeitAuswahl eines Partners für die Entwicklung von KI-Agenten: Fragen jenseits der Demo.
Wie man 2026 ein Unternehmen für die Entwicklung von KI-Agenten auswählt: Abgrenzung des Arbeitsablaufs, Integrationen, Berechtigungen, Fehlertests, Sichtbarkeit der Bereitstellung sowie wer später dafür verantwortlich ist.
8 Min. LesezeitEin ehrlicher Vektor-Speicher: Lebenszyklus, Nutzerberechtigungen, Metadaten, hybrider Suchmodus
Ein Vector-Store für RAG in der Produktion betreiben: Dokumentlebenszyklus, Aktualisierung von Embeddings, Tenant-Filter, hybrider Suchmodus für exakte IDs, Metadaten und Tracing.
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