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Entdecken Sie praxisnahe Einblicke, Forschungsergebnisse und Benchmarks im Bereich der künstlichen Intelligenz, darunter generative KI, große Sprachmodelle, RAG, Governance-Frameworks, MLOps-Praktiken und KI-Hardware. Verschaffen Sie sich ein Verständnis für wichtige Werkzeuge, Implementierungsstrategien und Anwendungsfälle in Unternehmen, die die KI-Landschaft prägen.

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Embedding-Modelle: OpenAI vs Gemini vs Voyage

RAG
29. Jun

Wir haben 15 englische Text-Embedding-Modelle und eine BM25-Baseline an über 500 manuell kuratierten Abfragen in drei Abrufdomänen getestet: rechtliche Verträge (CUAD), Kundensupport (IBM TechQA) und Gesundheitswesen (MedRAG PubMed). Voyage-3.5 rangiert insgesamt an erster Stelle. Perplexity Embed V1 0.6b erreicht in unserem Benchmark die obere Mittelschicht zum niedrigsten Preisniveau. Ergebnisse des Embedding-Modelle-Benchmarks Erklärung der Metriken nDCG@3:…

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RAG29. Jun

RAG Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex

Wir haben 5 RAG-Frameworks getestet: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack und DSPy, indem wir denselben agentic RAG-Workflow mit standardisierten Komponenten erstellt haben: identische Modelle (GPT-4.1-mini), Embeddings (BGE-small), Retriever (Qdrant) und Tools (Tavily-Websuche). Dies isoliert den tatsächlichen Overhead und die Token-Effizienz jedes Frameworks. RAG-Framework-Benchmark-Ergebnisse Der Benchmark bestand aus 100 Abfragen, wobei jedes Framework den gesamten Satz 100-mal…

AI Productivity29. Jun

Top 14 KI-Excel-Tools im Benchmark-Vergleich

79 % der Unternehmen geben an, bereits KI-Agenten eingeführt zu haben, und zwei Drittel dieser Nutzer sagen, dass diese Agenten die Produktivität auf messbare Weise gesteigert haben.1 Wir testen und vergleichen 14 KI-Excel-Tools, um zu sehen, wie sie performen. Quadratic, R2 Copilot und Paradigm erzielten die höchsten Gesamterfolgsquoten (75 %), wobei die Stärken im strukturierten…

AI Coding29. Jun

AI-Coding-Benchmark: Claude Code vs Cursor

Im Bereich des KI-Codings hat sich der Markt in zwei Kategorien aufgespalten: Agentic CLI-Tools und KI-Code-Editoren, die in IDEs eingebettet sind. Beide behaupten, die Entwicklung zu automatisieren. Nur wenige Vergleiche zeigen, wie sie sich unter identischen Arbeitslasten unterscheiden. Wir haben jeden Agenten über 10 Full-Stack-Webentwicklungsaufgaben getestet, wobei wir pro Agent etwa 600 atomare Validierungsprüfungen und…

Document Automation29. Jun

Dokumentation der Testautomatisierung mit Best Practices

Testautomatisierung ist entscheidend für die Sicherstellung der Qualität und Zuverlässigkeit von Anwendungen in der Softwareprüfung und -entwicklung. Unternehmen und QA-Teams stellen zunehmend von manuellen Tests auf automatisierte Tests um, da diese: sich wiederholende Aufgaben automatisieren menschliche Fehler reduzieren Testzyklen verkürzen,1 Was oft übersehen wird, ist die Rolle einer effektiven Dokumentation, um den Nutzen der Testautomatisierung…

LLM29. Jun

Vergleich von 9 großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen

Wir haben 9 LLMs mit dem MedQA-Datensatz getestet, einem Benchmark für klinische Prüfungen auf Hochschulniveau, der aus USMLE-Fragen abgeleitet wurde. Jedes Modell beantwortete dieselben klinischen Multiple-Choice-Szenarien unter Verwendung eines standardisierten Prompts, was einen direkten Vergleich der Genauigkeit ermöglichte. Wir haben auch die Latenz pro Frage aufgezeichnet, indem wir die Gesamtbearbeitungszeit durch die Anzahl der abgeschlossenen…

Document Automation29. Jun

OCR Benchmark: Text Extraktion / Erfassungsgenauigkeit

OCR-Genauigkeit ist für viele Dokumentenverarbeitungsaufgaben entscheidend, und SOTA-multipmodale LLMs bieten nun eine Alternative zu OCR. Wir haben führende OCR-Dienste im DeltOCR Bench getestet, um ihre Genauigkeitsniveaus bei verschiedenen Dokumententypen zu ermitteln: Handschrift: GPT-5 (95 %) sticht als bester Performer hervor, dicht gefolgt von olmOCR-2-7B (94 %) und Gemini 2.5 Pro (93 %). Gedruckte Medien: Gemini…

RAG29. Jun

Reranker-Benchmark: Top 8 Modelle verglichen

Wir haben 8 Reranker-Modelle an ~145k englischen Amazon-Bewertungen getestet, um zu messen, wie stark eine Reranking-Phase die dichte Suche verbessert. Wir haben die Top-100-Kandidaten mit multilingual-e5-base abgerufen, sie mit jedem Modell neu sortiert und die Top-10-Ergebnisse an 300 Abfragen evaluiert, die sich jeweils auf konkrete Details aus ihrer Quellbewertung bezogen. Der beste Reranker hob Hit@1…

AI in Industries26. Jun

10+ KI-Beschaffungsanwendungsfälle & Fallstudien

Da die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) von einem breiteren Publikum geschätzt werden, wächst die Zahl der KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen täglich. KI im Beschaffungssektor bildet da keine Ausnahme. Sehen Sie einen umfassenden Überblick über den KI-Beschaffungsprozess mit detaillierten Gründen für dessen Einführung, verschiedenen Anwendungsfällen, den Top-5-KI-Beschaffungstools, spezifischen Fallstudien für jeden Anwendungsfall, der Bedeutung und…

LLM26. Jun

LLM Parameter: GPT-5 High, Medium, Low und Minimal

Neue LLMs, wie die OpenAI-Familie GPT-5, gibt es in verschiedenen Versionen (z. B. GPT-5, GPT-5-mini und GPT-5-nano) sowie mit verschiedenen Parameter-Einstellungen, darunter hoch, mittel, niedrig und minimal. Im Folgenden untersuchen wir die Unterschiede zwischen diesen Modellversionen, indem wir ihre Benchmark-Leistung und die Kosten für die Ausführung der Benchmarks zusammenstellen. Preis vs. Erfolg: Wichtige Erkenntnisse Wir…

GenAI Applications26. Jun

Generative KI in ERP-Systemen: 10 Anwendungsfälle & Vorteile

Enterprise Resource Planning (ERP)-Software hilft Unternehmen, Arbeitsabläufe über Finanzen und Betrieb hinweg zu integrieren. Generative KI hat, zusammen mit Technologien wie RPA, das Potenzial, ERP-Prozesse zu verbessern. Was sind die Anwendungsfälle von generativer KI in ERP-Systemen? 1- Finanzplanung & Automatisierung Der finanzielle Einsatz generativer KI in ERP-Systemen kann die Automatisierung des gesamten Procure-to-Pay-Zyklus umfassen, wie…