LLM

Beiträge über Large Language Models (LLM) wie GPT, Mistral oder Mixtral. Sie zeigen Anwendungsfälle, technische Grundlagen und praxisnahe Tipps für den Einsatz im Business.

LLMS.txt für WordPress: Website mit einem kostenlosen Plugin auf KI-Systeme vorbereiten

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llms.txt Wordpress-Plugin

Viele Jahre lang war die Suchmaschinenoptimierung (SEO) für Website-Betreiber das Maß aller Dinge. Wer bei Google gut gefunden werden wollte, kümmerte sich um aussagekräftige Überschriften, hochwertige Inhalte, schnelle Ladezeiten und eine saubere technische Struktur. Diese Grundregeln gelten auch heute noch und werden voraussichtlich noch lange wichtig bleiben. Gleichzeitig verändert sich das Internet jedoch in einem Tempo, das noch vor wenigen Jahren kaum vorstellbar gewesen wäre. Immer mehr Menschen stellen ihre Fragen nicht mehr ausschließlich einer Suchmaschine, sondern direkt einer Künstlichen Intelligenz. Ob ChatGPT, Claude, Gemini oder andere KI-Systeme – häufig genügt heute eine einzige Frage, um eine ausführliche Antwort zu erhalten, ohne zuvor eine Suchergebnisseite durchsehen zu müssen.

Für Betreiber von Websites stellt sich damit eine neue Frage: Wie gelangen diese KI-Systeme eigentlich an die richtigen Informationen? Und wie erkennen sie, welche Inhalte auf einer Website besonders wichtig sind?

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

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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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Software entwickeln mit Codex, ChatGPT und KI: Praxisleitfaden für Entwickler

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Softwareentwicklung mit KI

Wenn Du mich vor wenigen Jahren gefragt hättest, wie Softwareentwicklung in zehn Jahren aussehen wird, hätte ich vermutlich über neue Programmiersprachen, bessere Frameworks oder leistungsfähigere Entwicklungsumgebungen gesprochen. Heute würde meine Antwort völlig anders ausfallen. Die größte Veränderung findet nicht bei den Werkzeugen statt, sondern bei der Art und Weise, wie wir als Entwickler denken und arbeiten.

Während ich diese Zeilen schreibe, arbeite ich selbst an einem neuen Softwaresystem. Dabei nutze ich seit einigen Wochen intensiv moderne KI-Werkzeuge wie Codex und andere Sprachmodelle. Anfangs war ich neugierig, inzwischen bin ich vor allem beeindruckt. Nicht deshalb, weil die KI plötzlich alles alleine erledigt, sondern weil sie bestimmte Aufgaben erstaunlich gut übernimmt und dadurch neue Arbeitsweisen ermöglicht.

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Wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung und FileMaker verändert

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KI-Evolution bei der Entwicklung von FileMaker Datenbanken

Wer derzeit durch Nachrichtenportale, soziale Netzwerke oder Business-Plattformen scrollt, bekommt schnell den Eindruck, dass künstliche Intelligenz praktisch über Nacht die gesamte Arbeitswelt verändert. Fast täglich erscheinen neue Werkzeuge, neue Sprachmodelle oder neue Versprechen. Texte werden automatisch geschrieben, Bilder generiert, Videos erstellt und Software teilweise bereits per Spracheingabe vorbereitet.

Für viele Unternehmen entsteht dadurch eine merkwürdige Mischung aus Neugier und Druck. Denn natürlich möchte niemand den Anschluss verpassen. Gleichzeitig wissen viele Unternehmer, Selbstständige und Entwickler noch gar nicht genau, welche dieser Technologien langfristig wirklich relevant bleiben werden. Genau darin liegt derzeit vermutlich die eigentliche Besonderheit der aktuellen KI-Phase: Fast jeder spürt, dass sich etwas verändert – aber kaum jemand kann im Moment wirklich zuverlässig einschätzen, wie schnell und in welche Richtung.

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

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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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ChatGPT-Datenexport erklärt: Wie Deine KI-Chats zu einem persönlichen Wissenssystem werden

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ChatGPT Datenexport

Wenn Du regelmäßig mit einer KI arbeitest, dann kennst Du das wahrscheinlich: Ein Gedanke führt zum nächsten. Du stellst eine Frage, bekommst eine Antwort, formulierst nach, entwickelst eine Idee weiter. Aus einer kurzen Frage entsteht plötzlich ein längerer Dialog. Manchmal entstehen daraus sogar ganze Projekte.

Doch die meisten dieser Gespräche verschwinden wieder. Sie liegen irgendwo in der Chatliste, rutschen nach unten und geraten mit der Zeit in Vergessenheit. Genau hier liegt eine der großen Besonderheiten moderner KI-Systeme: Während frühere Gespräche mit Kollegen, Freunden oder Beratern nur in unserer Erinnerung existierten, bleiben KI-Dialoge vollständig erhalten.

Das bedeutet etwas Entscheidendes: Mit jeder Unterhaltung entsteht ein digitales Archiv Deines Denkens. Dies ist der erste Teil einer kleinen Artikelserie, mit der Du Deine Chat-Historie aus ChatGPT exportieren und als persönlichen Wissensschatz mit Deinem lokalen KI-System effektiv nutzen kannst.

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Mit KI dialogisch denken lernen: Warum gute Fragen wichtiger sind als gute Modelle

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Dialogisch denken lernen mit KI

Der Begriff „KI als Sparringspartner“ taucht inzwischen häufig auf. Meist ist damit gemeint, dass eine KI beim Schreiben hilft, Ideen generiert oder Aufgaben schneller erledigt. Ein erster Grundlagenartikel dazu wurde bereits im Magazin veröffentlicht. Dieser Artikel soll nun in der Realität zeigen, wie man KI als effektiven Denkpartner einsetzen kann. In der Praxis zeigt sich: Eine KI wird erst dann wirklich interessant, wenn man sie nicht wie ein Werkzeug behandelt, sondern wie ein Gegenüber. Nicht im menschlichen Sinn, sondern als etwas, das antwortet, widerspricht, weiterführt – oder auch gnadenlos offenlegt, wo das eigene Denken unsauber ist.

Genau an diesem Punkt beginnt der eigentliche Nutzen. Nicht dort, wo die KI „liefert“, sondern dort, wo sie reagiert. Wo sie nicht einfach abarbeitet, sondern Denkbewegungen sichtbar macht. Das ist unbequemer als ein klassisches Tool – aber auch nachhaltiger.

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Wie Tiere Zeit wahrnehmen – und was das für die Zukunft der KI bedeutet

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Tiere, KI und Zeitwahrnehmung

Eine Katze liegt auf dem Teppich. Sie bewegt sich nicht. Sie blinzelt vielleicht kurz, dreht ein Ohr, seufzt innerlich über die Zumutungen des Daseins – und sonst passiert: nichts. Der Mensch schaut darauf und denkt: „Typisch. Faules Vieh“. Aber was, wenn genau das Gegenteil richtig ist? Was, wenn die Katze nicht zu langsam ist – sondern wir? Dieser Artikel ist entstanden, nachdem ich zu diesem Thema ein Video von Gerd Ganteför geschaut hatte und es so interessant fand, dass ich es gerne hier vorstellen möchte.

Seit Jahrhunderten beobachten Menschen Tiere und kommen immer wieder zu denselben falschen Schlüssen. Wir interpretieren ihr Verhalten mit unserem Tempo, unserer Wahrnehmung, unserer inneren Uhr. Und diese Uhr ist, nüchtern betrachtet, eher ein gemütlicher Wandkalender als ein Hochgeschwindigkeitsprozessor. Vielleicht wirkt die Katze nur deshalb so desinteressiert, weil sich ihre Umwelt für sie ungefähr so dynamisch anfühlt wie eine Behördenwarteschlange am Freitagnachmittag.

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