Artikel von Christian Betz
Contextual Enrichment: Warum der richtige Chunk nicht reicht
Warum ein semantisch passender RAG-Chunk ohne Quelle, Version, Gültigkeit, Abschnittspfad, Owner, Nachbarschaft und Berechtigungsraum riskant bleibt.
Der blinde Fleck im RAG-Index: Wie Vision-to-Text Diagramme, Screenshots und Tabellen durchsuchbar macht
Wenn Diagramme, Screenshots und eingebettete Tabellen nicht im RAG-Index landen, bleiben geschäftskritische Informationen unsichtbar. Vision-to-Text macht sie suchbar und auditierbar.
Wie Enterprise-RAG lernt, Zusammenhänge zu verstehen
Enterprise-RAG braucht mehr als ähnliche Chunks. Der Artikel zeigt, wie Knowledge Graphs Beziehungspfade, Provenance, Gültigkeit, Confidence und Berechtigungen prüfbar machen.
Neural Reranking: Die zweite Meinung für präzisere RAG-Antworten
Neural Reranking sortiert RAG-Kandidaten neu: weg von bloßer Wortnähe, hin zu gültiger, aktueller und zitierfähiger Evidenz.
Datenschutz vs. KI: Der Löschfall, der Enterprise-KI entlarvt
Warum Loeschung der Lackmustest fuer Enterprise-KI ist: Datenfluesse, Embeddings, Logs, Retention, Datenresidenz und Auditierbarkeit in RAG-Architekturen.
Bidirectional Chunking: Warum verwaiste Chunks Enterprise-RAG ausbremsen
Enterprise-RAG findet oft relevante Texte, verliert aber Evidenz an Chunk-Grenzen. Wie Bidirectional Chunking Überschrift, Regel und Gültigkeit zusammenhält.
Zugriffskontrolle als Kernproblem von Enterprise-KI
Enterprise-KI darf nur aus Wissen antworten, das Nutzer sehen dürfen. Warum Zugriffskontrolle bei RAG ein Architekturproblem ist und wie Permission-Aware Retrieval hilft.