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Wissen rund um KI, RAG & lokale LLMs

Dauerhafte, sachliche Referenzartikel zu Retrieval-Augmented Generation, lokalen LLMs, KI-Agenten und DSGVO-konformer KI-Architektur — verständlich erklärt. Geschrieben von Slava Spitsyn, der diese Systeme in der Praxis baut.

RAG — Retrieval-Augmented Generation

RAG für Unternehmenswissen: Retrieval-Augmented Generation richtig einsetzen

Was RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist, wie ein RAG-System aufgebaut ist und wann es sich für Unternehmen lohnt — inklusive DSGVO- und On-Premise-Perspektive.

RAG mit eigenen Daten — datenschutzbewusst umgesetzt

Wie Sie eigene Dokumente — auch mit personenbezogenen Daten — für ein RAG-System nutzbar machen: Datenfluss bewusst gestalten, Datenhoheit wahren, Risiken reduzieren.

RAG oder Fine-Tuning: Wann was?

RAG vs. Fine-Tuning verständlich erklärt: RAG bringt Wissen, Fine-Tuning prägt Verhalten. Wann sich welcher Ansatz lohnt — und wann die Kombination.

RAG on-premise betreiben

Wann sich ein lokales RAG-System lohnt: sensible Daten, regulierte Branchen, Open-Weight-Modelle via Ollama und die ehrliche Abwägung zwischen On-Premise und EU-Cloud.

RAG-Architektur im Detail

Wie ein RAG-System technisch aufgebaut ist: Chunking, Embeddings, Vektor-Store mit pgvector, Retrieval mit Top-K und Re-Ranking, Generierung mit Quellen und Evaluation.

Was ist RAG? Retrieval-Augmented Generation einfach erklärt

RAG (Retrieval-Augmented Generation) einfach erklärt: eine klare Definition, wie die Technik funktioniert, wozu sie dient und ein konkretes Beispiel.

Lokale LLMs — KI im eigenen Haus

Lokale LLMs für Unternehmen: KI, die im eigenen Haus bleibt

Was lokale LLMs sind, warum sie für Unternehmen interessant sind und wann sich der eigene Betrieb lohnt — verständlich erklärt, mit Blick auf Datenhoheit, Kontrolle und Kosten.

KI-API oder lokales LLM: Wo ist der Unterschied?

KI-API oder lokales LLM? Verständlich erklärt, warum beide leicht verwechselt werden: das eine ist eine Zugangsart über fremde Server, das andere ein Modell auf eigener Hardware.

Llama, Mistral, Qwen: Open-Weight-Modelle verständlich erklärt

Was Open-Weight-Modelle sind, wie sie sich von geschlossenen API-Modellen unterscheiden, wer hinter Llama, Mistral und Qwen steht und was sie ermöglichen — ohne tiefen Technik-Vergleich.

Lokales LLM oder Cloud-KI: Wann was?

Lokales LLM oder Cloud-KI? Ein verständlicher Entscheidungsleitfaden entlang von Kontrolle, Datenschutz, Kosten, Aufwand und Aktualität — ehrlich, ohne Hype.

On-Premise-KI: Was es kostet und wann es sich lohnt

Was On-Premise-KI wirklich kostet: die Kostendimensionen von Hardware über Wartung bis Know-how — und die Break-even-Logik gegenüber der Cloud, verständlich und ohne erfundene Zahlen erklärt.

Was ist ein lokales LLM?

Lokales LLM einfach erklärt: eine klare Definition, der Unterschied zur Cloud-KI, was „Open-Weight“ bedeutet und ein Alltagsbeispiel — verständlich für Nicht-Techniker.

KI-Agenten — wenn KI nicht nur antwortet, sondern handelt

KI-Agenten für Unternehmen: Wenn KI nicht nur antwortet, sondern handelt

Was KI-Agenten sind, wie sie sich von einem einfachen Chatbot unterscheiden, wo sie heute sinnvoll sind und wo Vorsicht geboten ist — verständlich erklärt, mit Blick auf Kontrolle, Verlässlichkeit und Datenhoheit.

KI-Agent oder Chatbot: Wo ist der Unterschied?

KI-Agent und Chatbot werden oft verwechselt. Verständlich erklärt: Der Chatbot antwortet, der Agent plant, nutzt Werkzeuge und erledigt Aufgaben — mit Analogie und Beispiel.

KI-Agenten im Unternehmen: Wo sie heute sinnvoll sind

Ein ehrlicher Überblick, wo KI-Agenten heute realistisch helfen — Recherche, Routine-Workflows, Datenpflege, Support-Triage — und wo sie noch nicht zuverlässig sind.

Können KI-Agenten datenschutzkonform arbeiten?

KI-Agenten greifen auf Daten und Systeme zu — damit wird Datenschutz zur Gestaltungsfrage. Verständlich erklärt: Datenfluss, Zugriffsrechte, lokale Modelle und EU-Infrastruktur, ohne rechtliche Versprechen.

Was ist ein KI-Agent?

KI-Agent einfach erklärt: eine klare Definition, der Unterschied zu einem Chatbot, wie ein Agent Werkzeuge nutzt und ein Alltagsbeispiel — verständlich für Nicht-Techniker.

DSGVO-konforme KI — Datenschutz beim KI-Einsatz

KI DSGVO-konform einsetzen: Was Unternehmen beachten sollten

Wie sich KI datenschutzbewusst einsetzen lässt: die zentrale Spannung zwischen Datenbedarf und Datenschutz — und die praktischen Hebel, die das Risiko senken. Technische Gestaltung, keine Rechtsberatung.

Auftragsverarbeitung bei KI-Diensten — einfach erklärt

Was eine Auftragsverarbeitung (AVV) im KI-Kontext bedeutet, warum sie wichtig ist und worauf man achten sollte — verständlich und allgemein erklärt. Kein Ersatz für eine rechtliche Prüfung.

Darf ich ChatGPT im Unternehmen nutzen?

Eine ehrliche Antwort auf eine häufige Frage: Es kommt darauf an. Welche Faktoren entscheiden — welche Daten, wohin sie fließen, Auftragsverarbeitung, Enterprise-Optionen und Alternativen. Keine Rechtsberatung.

Der EU AI Act — was er für KI-Projekte praktisch bedeutet

Der EU AI Act aus der Sicht eines Praktikers, der KI-Systeme baut: der risikobasierte Ansatz verständlich erklärt, was er für Unternehmen heißt, die gestaffelte Einführung und das Zusammenspiel mit der DSGVO. Praktische Einordnung, keine Rechtsberatung.

KI ohne US-Cloud: Geht das?

KI nutzen, ohne Daten an US-Cloud-Dienste zu geben — geht das? Ja, und so: EU-Anbieter, EU-Hosting und lokale Modelle, mit ehrlichem Blick auf die Abwägung zwischen Komfort und Kontrolle.

KI und Datenschutz: Die wichtigsten Fragen im Überblick

Welche Fragen sollte ein Unternehmen stellen, bevor es KI einsetzt? Ein verständlicher Überblick: Verarbeitungsort, Personenbezug, Rechtsgrundlage, Transparenz und Drittland — als Orientierung, nicht als Rechtsberatung.

Weiterführend

Lokale KI für Posteingang und Rechnungen (englisch) — ein lokales Modell auf Hardware im Büro erkennt Rechnungen im Postfach und legt sie in der Buchhaltung ab; Post und Rechnungen gehen nicht an Cloud-KI-Dienste.