Häufige Fragen zum KI-Framework
Was trägt ein KI-Framework im Betrieb?
Das Fundament Ihres Betriebs: Prozesse, Daten, Systeme und Spielregeln. Das Framework beschreibt die Technik, getragen wird sie von diesen vier Säulen. Werkzeuge wirken nur so gut wie das Fundament, auf dem sie stehen. Wer die Technik vor der Standortbestimmung wählt, baut auf Sand.
Was gehört zu einem KI-Framework für Unternehmen?
Sechs Bausteine, die ineinandergreifen: der Benutzer mit seiner Frage, Daten und Datenhaltung, Context Engineering, Prompt Engineering sowie die Wahl zwischen Frontier-Modellen und lokalen Modellen. Im Zentrum der Technik steht RAG auf Ihrem eigenen Wissen. Ein kohärenter Ansatz ersetzt dabei die Sammlung von Einzelwerkzeugen.
Was ist der Unterschied zwischen Prompt Engineering und Context Engineering?
Prompt Engineering betrifft die Anweisung: strukturierte, getestete Prompts, die reproduzierbare Ergebnisse liefern und wie Code versioniert werden. Context Engineering betrifft das Material: was im Kontextfenster landet, welche Leitplanken gelten und welche Werkzeuge das Modell aufrufen darf. Die Anweisung sagt, was zu tun ist. Der Kontext liefert, womit.
Wann lohnt sich ein lokales Modell, wann ein Frontier-Modell?
Lokale Modelle spielen ihre Stärke bei Datenhoheit, planbaren Kosten und Unabhängigkeit aus, sie laufen on-premise oder in einem Schweizer Hosting. Frontier-Modelle liefern die höhere Qualität im Reasoning und starten ohne eigene Infrastruktur. In unserem Modelltest an einer Vertragsakte erkannten nur die Frontier-Modelle die Widersprüche über die ganze Akte hinweg.
Brauchen wir eine Vektor-Datenbank?
Das hängt vom Weg ab. Wer über den Microsoft-365-Index oder einen Dateisync arbeitet, nutzt eine bestehende Suche. Für eigene Wissensbasen mit gemischten Quellen kommen Embeddings und eine Vektor-Datenbank dazu. Die Entscheidung fällt in der Datenhaltung, zusammen mit Governance, Zugriff und Hosting-Standort.