Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Der Aufbau eines generativen KI-Modells (GenAI-Modell) von Grund auf kann viele Millionen Dollar an Infrastruktur und Fachwissen sowie Monate an Bearbeitungszeit kosten. Eine praktikablere Option für die meisten Unternehmen ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).
KI-Systeme neu gedacht
Real-Time Innovations (RTI), der Anbieter von Software-Frameworks für physische KI-Systeme, stellt mit Connext® AI eine Suite von LLM (Large Language Model)-basierten Tools für die Entwicklung robuster, skalierbarer Echtzeitsysteme vor.
LLM in der Rechnungsverarbeitung
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Wo mit generativer Künstlicher Intelligenz heute Kochrezepte erstellt und Stadtrundfahrten geplant werden, ist das Thema auch in der Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken. Hier hat ihr Einsatz natürlich handfeste wirtschaftliche Gründe: Unternehmen möchten KI-Technologien möglichst gewinnbringend in ihre täglichen Geschäftsabläufe einbauen. Dass sie dabei aber noch ganz schön hinterherhinken, belegt
Wachsende Verbreitung
Small Language Models (SLMs) können bei bestimmten Aufgaben ein ähnliches Leistungsniveau wie Large Language Models (LLMs) erreichen. Dafür benötigen sie jedoch deutlich weniger Ressourcen.
Effizienzgewinn und Resilienz
Ein maßgeschneidertes Set aus den besten Tools und Services, Effizienzsteigerung, Kostenoptimierung, mehr Unabhängigkeit und Resilienz oder die maximale Konnektivität bei technologischen Innovationen wie KI und LLMs: Für Finanzdienstleister gibt es viele Gründe, über Multi-Cloud-Strategien nachzudenken.
Paradigmenwechsel bei der Einführung generativer KI
Viele Unternehmen stehen vor der Frage, wie sie aus dem Pilotstadium ihrer KI-Projekte in den produktiven Betrieb umsteigen können. Die Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, betreffen Datenschutz, Qualität und natürlich die Betriebskosten.
Siri, Alexa, Gemini, ChatGPT und Co.
Künstliche Intelligenzen wie ChatGPT und Siri sind aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken. Doch was steckt wirklich hinter den sogenannten Large Language Models (LLMs) und wo liegen ihre Chancen und Risiken?
Best Practices
Seit der Entdeckung von LLMJacking durch das Sysdig Threat Research Team (TRT) im Mai 2024 hat sich dieser Bedrohungsvektor rasant weiterentwickelt. So wie sich große Sprachmodelle (LLMs) ständig verbessern und neue Anwendungen finden, passen sich auch Cyberkriminelle an und nutzen neue Wege, um sich unbefugt Zugang zu diesen leistungsstarken
Large Language Models
ChatGPT, Dall-E und andere GenAI-Tools begeistern mit ihren generativen Fähigkeiten, und viele Unternehmen wollen diese im Geschäftsalltag nutzen, um Prozesse zu beschleunigen und Mitarbeiter zu entlasten.
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