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Dein Kontextfenster ist kein Benzintank – Sweet Spots, RAG & Workflow-Design
Ich erstelle jetzt die Show Notes gemäß der definierten Struktur: Kurzbeschreibung, Links, Kapitelmarken und Suffix.
Show Notes
Kontextfenster, RAG & der Sweet Spot – was KI wirklich verarbeiten kann
Warum ist nicht egal, wie viel ihr in euer Kontextfenster kippt? Und warum ist RAG alles andere als tot? Jochen hat eine Kollegin, die 70 Seiten Buchmanuskript ins Kontextfenster schmeißt – und sich wundert, dass ihr Limit bis Dienstag aufgebraucht ist. Barbara erklärt, warum der Sweet Spot bei 130.000 bis 150.000 Token liegt, was hinter Needle in the Haystack und Lost in the Middle steckt, und warum PDFs aus der Hölle kommen. Außerdem: Warum eure Corporate Tools weniger können als Consumer-Chatbots, warum SharePoint kein Data Lake ist (auch wenn ihr ihn so benutzt), und warum die eigentliche Arbeit nicht im Bauen liegt, sondern im Whiteboarding. Spoiler: Das Problem sitzt vor dem Rechner. Und die Faulheit kostet Arbeitsplätze – nicht die KI.
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LAIer 8|9 wird nicht Layer 89 oder Layer 8|9 geschrieben, auch nicht Layer 8 9, aber wir sind cool und wir sind tough, deshalb gibt's hier Keyword-Stuff.
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By Jochen G. Fuchs, Barbara LamplIch erstelle jetzt die Show Notes gemäß der definierten Struktur: Kurzbeschreibung, Links, Kapitelmarken und Suffix.
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Kontextfenster, RAG & der Sweet Spot – was KI wirklich verarbeiten kann
Warum ist nicht egal, wie viel ihr in euer Kontextfenster kippt? Und warum ist RAG alles andere als tot? Jochen hat eine Kollegin, die 70 Seiten Buchmanuskript ins Kontextfenster schmeißt – und sich wundert, dass ihr Limit bis Dienstag aufgebraucht ist. Barbara erklärt, warum der Sweet Spot bei 130.000 bis 150.000 Token liegt, was hinter Needle in the Haystack und Lost in the Middle steckt, und warum PDFs aus der Hölle kommen. Außerdem: Warum eure Corporate Tools weniger können als Consumer-Chatbots, warum SharePoint kein Data Lake ist (auch wenn ihr ihn so benutzt), und warum die eigentliche Arbeit nicht im Bauen liegt, sondern im Whiteboarding. Spoiler: Das Problem sitzt vor dem Rechner. Und die Faulheit kostet Arbeitsplätze – nicht die KI.
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