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Apache NiFi 2 bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Datenströme effizient und sicher zu verwalten. Die Plattform überzeugt durch wesentliche Verbesserungen, die eine einfache Automatisierung komplexer Datenflüsse ermöglichen. Mit den neuen Features wie einer verbesserten Benutzeroberfläche, erweiterter Skalierbarkeit und umfassenden Sicherheitsfunktionen setzt NiFi 2 neue Maßstäbe in der Datenintegration.
Am 20. März fand das erste BASED Meetup in München statt, bei dem Experten innovative Ansätze wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und visuelle Sprachmodelle für die PDF-Suche präsentierten.
Apache Solr nutzt Machine Learning, um die Suchergebnisse durch neuronale Suche, Learning to Rank, Klassifikation und Clustering zu optimieren. Diese Technologien verbessern die Relevanz und Effizienz der Suche. Solr entwickelt sich kontinuierlich weiter, um mit den Fortschritten in der künstlichen Intelligenz Schritt zu halten und bietet flexible Lösungen für verschiedene Suchanwendungen.
Kibana Canvas ist ein leistungsstarkes Tool im Elastic Stack, das eine zentrale Rolle in der visuellen Datenaufbereitung spielt. Es ermöglicht, Elasticsearch-Daten in dynamische, ansprechende Präsentationen umzuwandeln, die über herkömmliche Dashboards hinausgehen. Erfahren Sie, welche Funktionen Kibana Canvas bietet und wie Sie es für Ihre individuellen Datenvisualisierungen optimal nutzen können.
Such- und Analyseplattformen wie Elasticsearch und OpenSearch spielen eine zentrale Rolle in modernen Unternehmen, sei es für die Optimierung von Online-Shop-Suchfunktionen oder den internen Informationsabruf. Erfahren Sie, welche Unterschiede es zwischen den beiden Tools gibt und wie Sie das für Sie passende auswählen.
Entdecken Sie effektive Chunking-Strategien für präzise KI-Datenaufbereitung im RAG-Prozess und optimieren Sie die Relevanz und Effizienz Ihrer Ergebnisse.
Erfahren Sie, wie Sie Apache NiFi mit automatisierten SSL-Zertifikaten sichern. Unsere Anleitung zeigt Ihnen den einfachen Weg zur sicheren Konfiguration.
In der modernen digitalen Landschaft spielen Daten eine zentrale Rolle, doch um ihre volle Nutzbarkeit zu entfalten, bedarf es einer sorgfältigen Datenaufbereitung. Ein entscheidender Schritt im Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Prozess ist die Aufteilung großer Dokumente in kleinere, handhabbare Chunks. Diese Methode verbessert die Effizienz, Relevanz und Skalierbarkeit des Systems erheblich. Erfahren Sie, wie die Datenaufbereitung die Leistung und Genauigkeit unserer Systeme optimiert.
In der rasanten Welt der Technologie und künstlichen Intelligenz haben Large Language Models (LLMs) bereits viele beeindruckende Fortschritte erzielt. Doch trotz ihrer Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit stoßen LLMs auf gewisse Einschränkungen, die ihre Zuverlässigkeit und Aktualität beeinträchtigen. Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel – eine innovative Methode, die einige dieser Herausforderungen elegant löst.
Ein Re-Indexing in Apache Solr kann schwierig sein, ist aber möglich. In unserem Blogbeitrag veranschaulichen wir das Re-Indexing in Solr und zeigen alle Details, die Sie im Auge behalten müssen.