Von FileMaker zur Cloud: Wie SchallOS Business-Software mit KI, Runtime und Updates verbindet

SchallOS - Intelligent Application Platform

Bei der Entwicklung einer Business-Anwendung stehen zunächst die sichtbaren Aufgaben im Mittelpunkt. Tabellen werden angelegt, Beziehungen definiert, Eingabemasken gestaltet und betriebliche Abläufe automatisiert. Sobald die ersten Benutzer mit der Lösung arbeiten können, scheint ein großer Teil des Projekts abgeschlossen zu sein. Im praktischen Einsatz beginnt dann jedoch die langfristig anspruchsvollere Phase. Eine geschäftlich genutzte Anwendung muss gepflegt, erweitert und an neue Anforderungen angepasst werden. Änderungen müssen dokumentiert, neue Versionen verteilt und vorhandene Daten sicher übernommen werden. Hinzu kommen unterschiedliche Benutzerrechte, Datensicherungen, Fehleranalysen und die Frage, ob eine Lösung lokal, auf einem eigenen Server oder in der Cloud betrieben werden soll.

Viele Entwicklungsplattformen konzentrieren sich vor allem auf die Erstellung der eigentlichen Anwendung. Für Updates, Dokumentation, Deployment und Betrieb werden später zusätzliche Werkzeuge und individuelle Verfahren ergänzt. Mit der Zeit entsteht eine technische Umgebung aus vielen voneinander getrennten Bestandteilen, die nur mit erheblichem Aufwand zusammengehalten werden kann. SchallOS verfolgt deshalb einen umfassenderen Ansatz. Die Plattform soll eine Business-Anwendung nicht nur bei ihrer Entstehung begleiten, sondern über ihren gesamten Lebenszyklus: von der Entwicklung über die Dokumentation und Bereitstellung bis zu Updates und dauerhaftem Betrieb.

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Vom ChatGPT-Datenexport zur eigenen Wissens-KI: Schritt-für-Schritt mit Ollama und Qdrant

Der Weg zum eigenen KI-Gedächtnis

Im ersten Teil dieser Artikelserie haben wir gesehen, dass der ChatGPT-Datenexport weit mehr ist als nur eine technische Funktion. In Deinen exportierten Daten steckt eine Sammlung aus Gedanken, Ideen, Analysen und Gesprächen, die sich über längere Zeit angesammelt haben. Doch solange diese Daten nur als Archiv auf der Festplatte liegen, bleiben sie genau das: ein Archiv. Der entscheidende Schritt besteht darin, diese Informationen wieder nutzbar zu machen. Genau hier beginnt der Aufbau einer persönlichen Wissens-KI.

Die Idee ist eigentlich erstaunlich einfach: Eine KI soll nicht nur mit allgemeinem Wissen arbeiten, sondern auch auf Deine eigenen Daten zugreifen können. Sie soll frühere Gespräche durchsuchen, passende Inhalte finden und diese in neue Antworten einbeziehen. Damit wird aus einer gewöhnlichen KI eine Art digitales Gedächtnis. Dies ist der zweite Teil der Artikelserie, in dem es nun um die Praxis geht.

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RAG mit Ollama und Qdrant als universelle Suchmaschine für eigene Daten

Lokale KI um Datenbanken erweitern mit RAG, Ollama und Qdrant

In einer zunehmend unübersichtlichen Informationswelt wird es immer wichtiger, eigene Datenbestände gezielt durchsuchbar zu machen – nicht über klassische Volltextsuche, sondern durch semantisch relevante Antworten. Genau hier kommt das Prinzip der RAG-Datenbank ins Spiel – also einer KI-gestützten Suchlösung, die sich aus zwei zentralen Komponenten zusammensetzt:

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Ollama trifft Qdrant: Ein lokales Gedächtnis für Deine KI auf dem Mac

Gedächtnis für lokale KI mit Ollama und Qdrant

Lokale KI mit Erinnerungsvermögen – ohne Cloud, ohne Abo, ohne Umweg

In einem früheren Artikel habe ich erklärt, wie man Ollama auf dem Mac installiert. Wer diesen Schritt bereits hinter sich hat, verfügt nun über ein leistungsfähiges lokales Sprachmodell – etwa Mistral, LLaMA3 oder ein anderes kompatibles Modell, das per REST-API ansprechbar ist.

Doch von allein „weiß“ das Modell nur das, was im aktuellen Prompt steht. Es erinnert sich nicht an frühere Konversationen. Was fehlt, ist ein Gedächtnis.

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