Blog: Ki-tools
Alle Artikel mit dem Thema Ki-tools.
Agentic AI 2026: Was ein KI-Agent wirklich ist: und was nicht
'KI-Agent' ist 2026 das Wort des Jahres in jedem Tech-Pitch. Was dahinter steckt: Agenten treffen Entscheidungen, nutzen Tools und können mehrstufige Prozesse eigenständig ausführen. Wo das in Planungsbüros wirklich Mehrwert bringt.
Voice-Agents 2026: Die Technologie hinter 24/7-Telefon-Annahme
Ein KI-Voice-Agent beantwortet Anrufe in Ihrem Firmen-Kontext, qualifiziert Leads und setzt Termine. Wie VAPI, Synthflow und Bland.ai funktionieren: und welche Anwendungsfälle in sächsischen Planungsbüros wirklich laufen.
On-Premise LLMs 2026: Wann lokales Hosting Sinn macht: und wann Cloud reicht
Llama, Mistral und andere Open-Source-LLMs laufen auf Ihrer eigenen Hardware. Wann das ökonomisch und regulatorisch Sinn ergibt: und wann Cloud-DSGVO ausreicht.
Analyse 2
Mistral AI: Die europäische LLM-Alternative für DSGVO-sensible Betriebe
Mistral ist der französische Champion der LLM-Welt: und für deutsche Planungsbüros oft die DSGVO-pragmatischste Option. Was Mistral Large 2, Codestral und Pixtral für Planungsbüros 2026 liefern.
Claude, ChatGPT, Gemini: Welches LLM passt für welchen deutschen Planungsbüros 2026?
Drei Top-LLMs, drei unterschiedliche Profile. Was Claude (Anthropic), ChatGPT (OpenAI) und Gemini (Google) für deutsche Planungsbüros unterschiedlich gut machen: mit klarer Empfehlung pro Use-Case.
Grundlagen 5
Fine-Tuning, Prompting oder RAG? Entscheidungshilfe für Büros 2026
Drei Wege, ein Sprachmodell auf Ihr Büro zu trimmen. Welcher passt wann: und warum 80 Prozent unserer Projekte mit RAG + gutem Prompting auskommen, ohne dass Fine-Tuning nötig wird.
Context Windows 2026: Warum 1 Million Token die neue Normalität sind
Ein 'Kontext' ist das, was ein Sprachmodell gleichzeitig überblickt: 2026 inzwischen routinemäßig 1 Million Token (≈ 2 000 Seiten Text). Was das praktisch bedeutet und wann große Kontexte besser sind als RAG.
RAG: Wann Retrieval-Augmented Generation für Büros den Unterschied macht
RAG kombiniert die Sprachfähigkeit großer Sprachmodelle mit den Dokumenten Ihres Büros. Wann es sich lohnt, wie es funktioniert und warum wir es in +15 Projekten standardmäßig einsetzen.
Embeddings und Vector-Datenbanken: Wie KI Ihre Firmen-Dokumente findet
Vector-Datenbanken sind die Herzkammer jeder KI-Anwendung, die mit eigenen Dokumenten arbeitet. Wie Pinecone, Qdrant und Weaviate funktionieren: und warum Embeddings der Trick sind, der alles erklärt.
Multimodal AI: Wenn KI Bild, Sprache und Text gleichzeitig versteht
Multimodale Modelle verstehen nicht nur Text: sondern auch Fotos, Skizzen, Zeichnungen, Sprache. Was das für sächsische Maschinenbauer, Handwerker und Dienstleister bedeutet, wenn ein Foto die Anfrage ist.