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Ihr Marketingteam hat gerade ein wichtiges Update der Richtlinien veröffentlicht. Zwei Stunden später fragt ein Benutzer Ihren KI-Chatbot nach der neuen Richtlinie und dieser erklärt selbstbewusst die alte Version - völlig ahnungslos, dass sich etwas geändert hat. Der Benutzer, verwirrt durch die Diskrepanz mit dem, was er auf der Website gelesen hat, eröffnet ein Supportticket und fragt, warum der Chatbot "defekt" ist. Ihr Team erklärt, dass der Chatbot eine manuelle Neuindizierung benötigt, die täglich in der Nacht stattfindet. Das Vertrauen des Benutzers in Ihr KI-System sinkt erheblich.

Sie starten ein neues RAG-Projekt und stehen vor einer Entscheidung, die die nächsten 6-12 Monate prägen wird: Ein Framework wie LangChain verwenden oder direkt mit der OpenAI API aufbauen? Das Internet bietet widersprüchliche Ratschläge. X's Threads bezeichnen LangChain als "Overkill" und "zu viel Abstraktion". Blogposts loben seine ausgereiften Muster und das Ökosystem. Ihr Team spaltet sich zwischen "Lass uns schnell mit dem Framework vorankommen" und "Wir sollten unseren eigenen Code kontrollieren."

Es beginnt so: Ein Benutzer tippt, "Wie kann ich mein Passwort zurücksetzen?" und wartet... 25 Sekunden... 30 Sekunden... bevor er aufgibt und den Support per E-Mail kontaktiert. Hinter den Kulissen hat Ihr KI-Chatbot tatsächlich die richtige Antwort - aber er ist zu langsam, zu teuer und die Benutzer wenden sich ab. Die neueste API-Rechnung? 5.000 Dollar, hauptsächlich für das Beantworten der immer gleichen Dutzend Fragen.

Ihr AI-Chatbot könnte schnell antworten, aber sind seine Antworten korrekt? Viele Organisationen, die RAG (Retrieval-Augmented Generation) Chatbots implementieren, entdecken eine frustrierende Wahrheit: semantische Ähnlichkeit entspricht nicht Relevanz. Zum Beispiel könnte ein Benutzer fragen "Wie implementiere ich eine Zero-Trust-Sicherheitsarchitektur in Hybrid-Cloud-Umgebungen" und das System gibt selbstbewusst Artikel über "Cloud-Sicherheit" zurück, aber sie diskutieren grundlegende Firewall-Regeln anstelle von Zero-Trust-Prinzipien.

Künstliche Intelligenz in Content-Management-Systemen ermöglicht die Automatisierung von Veröffentlichungsprozessen, die zuvor manuelle Überprüfung erforderten. Durch den Einsatz geeigneter Module in Drupal können Sie ein System konfigurieren, das Inhalte basierend auf vordefinierten KI-Kriterien automatisch genehmigt oder ablehnt. In diesem Artikel präsentiere ich einen vollständigen Leitfaden zur Konfiguration eines solchen Systems, zusammen mit praktischen Beispielen. Lesen Sie gerne den Beitrag oder schauen Sie eine Folge der Modern Drupal Serie.

Drupal, als ein System, das sich auf Flexibilität und einen modernen Ansatz zur Inhaltspublikation konzentriert, übernimmt schnell KI-Lösungen. Es bietet Werkzeuge zur Integration mit künstlichen Intelligenzmodellen (einschließlich OpenAI), die es ermöglichen, viele Prozesse zu automatisieren: von der Inhaltserstellung bis hin zur Übersetzung und Sprachanalyse. In diesem Artikel werde ich den Betrieb von KI-Modulen für Drupal vorstellen und ihre Verwendung anhand von Beispielen aus einer praktischen Demo demonstrieren 

Unser vorheriger Artikel über KI-Begriffe führte Sie in das grundlegende Wörterbuch ein. In diesem Teil tauchen wir in spezialisiertere Phrasen ein, die Ihnen helfen, den technischen Diskurs zu verstehen und es Ihnen ermöglichen, mit technikorientierten Menschen über KI-Systeme zu diskutieren. Außerdem finden Sie einige Erklärungen zu den inneren Abläufen bestehender KI-Lösungen wie ChatGPT, Stable Diffusion, HuggingFace usw.

Nach der „KI-Revolution von 2022“ gibt es eine einfache Schlussfolgerung – KI ist kein Trend, der bald verschwinden wird, sondern wird uns noch einige Zeit begleiten. Dies hat neue Positionen in der Branche hervorgebracht und viele neue Begriffe. Es gibt viele Begriffe, wenn man über KI spricht. Einige davon sind selbsterklärend, andere können verwirrend und unklar sein. Hoffentlich werden Sie nach dem Lesen unserer Artikel zu diesem Thema nicht überrascht sein, wenn jemand Ihnen diese neue Terminologie an den Kopf wirft