Machine Learning

Die Unternehmens-RAG-Landschaft hat sich 2026 grundlegend verändert. Was 2024 als experimentelle Prototypen begann, hat sich zu produktionskritischer Infrastruktur entwickelt, die Geschäftsabläufe in Fortune-500-Unternehmen antreibt. Organisationen, die Produktions-RAG-Systeme implementieren, berichten von 25-30% Reduzierung der Betriebskosten und 40% schnellerer Informationsfindung, laut aktuellen Branchenumfragen. Jedoch bleibt der Sprung vom Proof-of-Concept zur Produktionsbereitstellung tückisch. Viele Unternehmen entdecken, dass für schnelle Prototypenerstellung optimierte Frameworks unter Produktionslasten kämpfen, während andere sich in proprietären Plattformen gefangen finden, die Anpassung und Kontrolle einschränken. ...

Vector-Datenbanken für KI-Anwendungen sind 2026 zur unverzichtbaren Infrastruktur für RAG (Retrieval-Augmented Generation), semantische Suche und Empfehlungssysteme geworden. Die besten Vector-Datenbanken – Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector und Elasticsearch – bieten effiziente Ähnlichkeitssuche über hochdimensionale Embeddings im großen Maßstab. Die Wahl von Vector-Datenbanken erfordert die Bewertung von Query-Latenz, Index-Typen (HNSW, IVF), Deployment-Modellen (managed vs. self-hosted) und Kostenstrukturen. Pinecone glänzt als vollständig verwaltete Lösung mit minimalem Betriebsaufwand, während Milvus maximale Kontrolle für selbst gehostete Deployments bietet. Qdrant bietet Rust-basierte Performance mit Docker-Einfachheit, und pgvector erweitert PostgreSQL um Vector-Funktionen. Die Vector-Datenbank-Performance wirkt sich direkt auf die RAG-Anwendungsqualität aus – langsames Retrieval verschlechtert die LLM-Antwortzeiten und erhöht die Kosten. Für Teams, die LLM-Anwendungen entwickeln, ist die Wahl der Vector-Datenbank ebenso kritisch wie die Modellwahl. ...

Open-Source-LLMs (Large Language Models) haben sich im Jahr 2026 von Forschungsexperimenten zu produktionsreifen Alternativen zu proprietären APIs gewandelt. Die besten Open-Source-LLMs – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 und Gemma 3 – bieten Spitzenleistung bei Argumentation, Codierung und multimodalen Aufgaben und ermöglichen gleichzeitig Selbsthosting und Anpassung. Über die Hälfte der Produktions-LLM-Bereitstellungen verwenden mittlerweile Open-Source-Modelle anstelle geschlossener APIs wie GPT-5 oder Claude. Der „DeepSeek-Moment“ im Jahr 2025 hat bewiesen, dass Open-Source-LLMs die Fähigkeiten proprietärer Modelle zu deutlich geringeren Kosten erreichen können. Organisationen, die sich für Open-Source-LLMs entscheiden, legen Wert auf Datenschutz, Kostenvorhersehbarkeit, Flexibilität bei der Feinabstimmung und Unabhängigkeit von API-Ratenbeschränkungen. Die Bewertung von DeepSeek vs. Llama vs. Qwen erfordert ein Verständnis der Modellarchitekturen, Lizenzbeschränkungen und Bereitstellungsoptionen. Open-Source-LLMs zeichnen sich in Bereichen aus, die Datenresidenz, benutzerdefiniertes Verhalten oder Inferenzen mit hohem Volumen erfordern und in denen die API-Kosten unerschwinglich werden. ...