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Der Bau multifunktionaler Websites und Webanwendungen ist kaum eine leichte Aufgabe. Wir unterstützen uns in diesem Prozess mit verschiedenen Programmiersprachen und Werkzeugen.

Wir sind das größte und bekannteste Unternehmen in Polen, das sich mit der Erstellung und Unterstützung von Drupal-basierten Webseiten befasst. Unsere Fachgebiete umfassen auch Symfony, PHP, ReactJS und Front-End-Entwicklung. Bei unseren Bestrebungen nutzen wir auch eine Vielzahl anderer Softwarelösungen wie PHPStorm, Jenkins und Docker.

Gerne teilen wir unsere Erfahrungen und beschreiben den Arbeitsprozess beim Aufbau und der Entwicklung von Websites und Anwendungen bei Droptica. Dank SCRUM und den richtigen Tools wie Slack und Jira gewährleisten wir eine nahtlose Kommunikation zwischen dem Team und dem Kunden. Wir verbessern oder ändern systematisch die von uns genutzte Software, um wiederholte Aktionen zu automatisieren und die Entwicklungsarbeit zu beschleunigen.

Sie können mehr über die Feinheiten unserer Arbeit dank unserer umfangreichen Blogartikel erfahren, oder herausfinden, welche Vorteile wir Ihnen bieten können, dank unserer Fallstudien.

Attu ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das die Arbeit mit der Milvus-Vektor-Datenbank erheblich vereinfacht. Anstatt Python-Code zu schreiben oder die API zu verwenden, können Sie Sammlungen verwalten, nach Vektoren suchen und das System über eine intuitive grafische Benutzeroberfläche überwachen. Dank Attu wird die Arbeit mit Milvus nicht nur für erfahrene Entwickler, sondern auch für Datenanalysten und AI-Projektmanager zugänglich.

Ihr KI-Chatbot funktioniert perfekt - er ruft relevante Dokumente ab, bewertet ihre Qualität und generiert genaue Antworten. Aber Ihre monatliche OpenAI-Rechnung zeigt 3.000 Dollar, und wenn Sie die Protokolle analysieren, ergibt sich ein beunruhigendes Muster: 30% der Abfragen sind einfache Fragen wie "Was bist du?" oder "Hallo", die Ihre gesamte teure RAG-Pipeline auslösen. Jedes "Hallo" kostet 5 Cent und benötigt 25 Sekunden, um eine vollständige Vektorsuche, Dokumentenbewertung und LLM-Generierung für eine Begrüßung durchzuführen.

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.

Der Schutz Ihrer Website, Webanwendung oder Ihres CMS-Systems vor Cyberangriffen ist entscheidend, um Vertrauen und Funktionalität zu erhalten. Wissen Sie, wie Sie es effektiv sichern können? Folgen Sie unserer Checkliste der wesentlichen Sicherheitspraktiken für Websites in diesem Blogbeitrag, und wenn Sie Drupal verwenden, können Sie alle in nur 30 Sekunden mit unserem Rezept anwenden.

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

Da es heutzutage unvorstellbar ist, ohne das Internet zu funktionieren, ist eine Website für Ihr Unternehmen ein absolutes Muss. Unüberwacht und sich selbst überlassen kann sie jedoch mehr schaden als nützen. In diesem Artikel werden wir aufzeigen, welchen Gefahren Ihre Webseite ausgesetzt ist, wenn Sie versäumen, sie zu überwachen

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