Qdrant

Artikel über Qdrant, eine leistungsfähige Vektordatenbank. Vorgestellt werden Grundlagen, Anwendungsfälle und die Integration in KI-gestützte Systeme.

gFM-Business und die Zukunft des ERP: Lokale Intelligenz statt Cloud-Abhängigkeit

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gFM-Business und KI + Wissensgraph

Seit über einem Jahrzehnt steht die Software gFM-Business für eine Besonderheit im deutschen ERP-Markt: Sie basiert nicht auf einem schwerfälligen, schwer wartbaren System, sondern auf der leichtgewichtigen, anpassbaren und visuell modellierten FileMaker-Plattform. Das hat viele Vorteile: gFM-Business lässt sich individuell erweitern, ist auf Windows, macOS und iOS lauffähig, und kann sowohl von Entwicklern als auch von ambitionierten Power-Usern angepasst werden.

Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) – insbesondere durch sogenannte Sprachmodelle wie ChatGPT – entstehen nun neue Chancen, die weit über klassische Automatisierung hinausgehen. gFM-Business bereitet sich aktiv auf diese Zukunft vor: mit dem Ziel, nicht nur Daten zu verwalten, sondern Wissen zu erschließen.

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RAG mit Ollama und Qdrant als universelle Suchmaschine für eigene Daten

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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

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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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