SABO BLOG

Der zweite Teil unserer Serie über moderne Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme.

Large Language Models sind beeindruckend. Sie können flüssige Antworten generieren, Dokumente zusammenfassen, komplexe Themen erklären und dabei überzeugend klingen.

Alle sprechen über Agentic AI. Aber bevor Sie fragen „Wie beginnen wir?", lohnt sich die ehrliche Frage: Sind wir eigentlich schon bereit dafür?

in agentenbasiertes Fehlerbehebungssystem wandelt die reaktive Fehlersuche in der Abfüllanlage in einen strukturierten Prozess um. Es erfasst die relevanten Daten, hebt wahrscheinliche Ursachen hervor und unterstützt sichere Korrekturmaßnahmen, sodass Teams den Durchsatz schneller und zuverlässiger wiederherstellen können.

Agentische KI wandelt KI von einer reinen Fragestellerin in ein Werkzeug zur Arbeitserledigung um. In industriellen Abläufen bedeutet das die Koordination von Systemen, Daten und Arbeitsabläufen, um schnellere, sicherere und zuverlässigere Entscheidungen zu ermöglichen.

Erleben Sie autonomes Troubleshooting mit unserer Next-Gen Agentic AI-Demo Stillstände, unerwartete Fehler oder aufwendige Fehlersuchen bremsen Ihre Produktion? Erfahren Sie auf der kommenden SPS – Smart Production Solutions in Nürnberg, wie Ihre Anlagen von der nächsten Generation industrieller Intelligenz profitieren können: Agentic AI.

In jedem Unternehmen gibt es Situationen, wenn jemand dringend die richtigen Informationen benötigt - eine Mitarbeiterin oder Manager gegenüber am Tisch. In diesen Momenten ist das Suchen teuer: verlorene Zeit, verlorenes Vertrauen, verlorene Umsätze. Dabei kommt es eher selten vor, dass die benötigten Informationen nicht existieren. Vielmehr sind sie verstreut — in Richtlinien, Handbücher, Wikis, Codebases, Diagrammen oder Präsentationen. Sieht es nicht so im Alltag aus?

Die Entwicklung eines Systems zur Informationsgewinnung und Beantwortung von Fragen (RAG), das Informationen aus verschiedenen Quellen aufnimmt, ist mit zahlreichen technischen Hürden verbunden. In diesem Beitrag werden diese Herausforderungen anhand praktischer Erfahrungen diskutiert.

In den letzten Monaten, während wir an unserem intelligenten Sprachassistenten SABOT gearbeitet haben, wurde uns klar, dass wir eine robuste Lösung für Speech-to-Text (STT) und Text-to-Speech (TTS) benötigen.