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Retrieval-Augmented Generation (RAG) wurde entwickelt, um die Grenzen großer Sprachmodelle (LLMs) zu überwinden. Doch mit immer größeren Kontextfenstern und verbesserten Trainingsmethoden behaupten einige, RAG sei überflüssig geworden. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf die neuesten Entwicklungen – und erklären, warum RAG noch lange nicht tot ist.

Mit dem Cyber Resilience Act verlangt die EU ab 2027 den regelmäßigen Nachweis der Cyber-Sicherheit digitaler Produkte – eine Herausforderung für viele Unternehmen. Wie sich Hersteller digitaler Produkte strukturiert und frühzeitig auf die kommenden Anforderungen vorbereiten können, zeigen die IT-Beratung blueheads und Enterprise Search-Anbieter IntraFind durch ihre Kooperation.

Generative KI eröffnet Unternehmen und Behörden viele neue Möglichkeiten, doch die Auswahl des richtigen Large Language Modelle (LLM) ist eine Herausforderung. Von der Modellgröße über die Sprachunterstützung bis hin zu den Kosten und Sicherheitsaspekten gibt es viele Faktoren zu berücksichtigen. In diesem Blog erklären wir, worauf es bei der Auswahl ankommt.

Immer mehr Organisationen wollen generative KI für Chats mit eigenen Daten nutzen, weil sie sich davon zurecht echte Effizienzbooster versprechen. Sie haben sich informiert und festgestellt, dass Retrieval Augmented Generation - kurz RAG - die beste Lösung ist. Hier stellt sich für IT-Abteilungen die klassische „Make or Buy“-Frage – sollen sie das System selbst aufsetzen oder eine externe Lösung einkaufen? Dieser Blog gibt einige Denkanstöße für eine gelungene Einführung.