RAG vs Fine-Tuning: Wann man was in echten Projekten einsetzt

Jedes KI-Projekt erreicht irgendwann dieselbe Weggabelung: Sollten wir Retrieval-Augmented Generation verwenden, ein Modell fine-tunen oder beides kombinieren? Die Antwort ist nie so einfach, wie eine Blog-Überschrift suggeriert. Sie hängt von Ihren Daten, Ihren Latenzanforderungen, Ihrem Budget, den Fähigkeiten Ihres Teams und – am wichtigsten – davon ab, was Ihre Nutzer tatsächlich vom System benötigen. Nach dem Aufbau Dutzender KI-gestützter Systeme für Kunden aus Fintech, Energie und öffentlichem Sektor habe ich gelernt, dass die RAG-versus-Fine-Tuning-Entscheidung weniger darum geht, welche Technik ‚besser' ist, sondern mehr darum, welche Fehlermodi man tolerieren kann.

Dies ist kein theoretischer Vergleich. Ich werde durchgehen, was jede Technik auf technischer Ebene tatsächlich beinhaltet, wo jede in der Produktion versagt und wie wir die Entscheidung für echte Kundenprojekte bei Xcapit treffen. Am Ende werden Sie ein praktisches Entscheidungsframework haben, das über ‚es kommt darauf an' hinausgeht.

Was RAG tatsächlich ist

Retrieval-Augmented Generation klingt konzeptionell einfach: Anstatt sich nur auf das trainierte Wissen eines Modells zu verlassen, rufen Sie relevante Dokumente aus einer externen Wissensbasis ab und fügen sie als Kontext in den Prompt ein. Das Modell generiert dann eine Antwort, die auf diesen abgerufenen Informationen basiert. In der Praxis beinhaltet der Aufbau eines produktionsreifen RAG-Systems eine überraschend komplexe Pipeline mit mehreren Komponenten, die jeweils ihre eigenen Fehlermodi einführen.

Die Retrieval-Pipeline

Eine RAG-Pipeline beginnt mit der Dokumentenaufnahme. Rohdokumente – PDFs, Webseiten, Datenbankeinträge, API-Antworten – werden geparst, bereinigt und in Chunks aufgeteilt. Die Chunking-Strategie ist eine der am meisten unterschätzten Entscheidungen in der RAG-Architektur. Zu kleine Chunks und Sie verlieren Kontext. Zu große Chunks und Sie verschwenden wertvollen Context-Window-Platz mit irrelevanten Informationen. Wir verwenden typischerweise semantisches Chunking, das natürliche Dokumentgrenzen (Abschnitte, Absätze) respektiert, mit überlappenden Fenstern von 100-200 Token, um grenzüberschreitenden Kontext zu bewahren.

Jeder Chunk wird dann in ein Vektor-Embedding umgewandelt – eine hochdimensionale numerische Repräsentation seiner semantischen Bedeutung – unter Verwendung eines Embedding-Modells wie OpenAIs text-embedding-3-large oder Open-Source-Alternativen wie BGE-M3. Diese Embeddings werden in einer Vektordatenbank gespeichert (Pinecone, Qdrant, Weaviate oder pgvector für einfachere Deployments). Zur Abfragezeit wird die Frage des Nutzers mit demselben Modell eingebettet und mittels Kosinus-Ähnlichkeit oder approximativer Nearest-Neighbor-Suche mit den gespeicherten Vektoren verglichen.

Reranking und Context-Assembly

Vektorähnlichkeitssuche allein reicht nicht für Produktionsqualität. Der initiale Retrieval-Schritt gibt typischerweise 20-50 Kandidaten-Chunks zurück, von denen viele nur tangential verwandt oder redundant sind. Ein Reranking-Schritt – unter Verwendung eines Cross-Encoder-Modells wie Cohere Rerank oder eines fine-getunten BGE-Rerankers – bewertet jeden Kandidaten gegen die ursprüngliche Abfrage mit deutlich höherer Genauigkeit als Vektorähnlichkeit allein. Die Top 3-8 rerankten Chunks werden dann in den Prompt-Kontext assembliert, oft mit Metadaten wie Quelldokumenttitel, Datum und Abschnittsüberschrift, um Quellenangaben zu ermöglichen.

Dieses zweistufige Retrieval (schnelle Vektorsuche gefolgt von präzisem Reranking) trennt produktionsreife RAG-Systeme von Tutorial-Level-Implementierungen. Ohne Reranking schwebt die Retrieval-Qualität bei etwa 60-70% Relevanz. Mit ihr können Sie konsistent 85-95% erreichen – und dieser Unterschied ist der Unterschied zwischen einem nützlichen System und einem frustrierenden.

Was Fine-Tuning tatsächlich ist

Fine-Tuning nimmt ein vortrainiertes Sprachmodell und setzt das Training mit einem kuratierten Datensatz von Beispielen fort, die das gewünschte Verhalten demonstrieren. Die Gewichte des Modells werden angepasst, sodass es inhärent ‚weiß', wie es in Ihrer Domäne antworten soll, ohne externe Kontextinjektion. Denken Sie an RAG wie ein Nachschlagewerk, das das Modell zur Laufzeit konsultiert. Fine-Tuning ist eher wie das Modell zur Graduate School zu schicken – das Wissen wird Teil seines internen Reasonings.

Supervised Fine-Tuning und parametereffiziente Methoden

Der gängigste Ansatz ist Supervised Fine-Tuning (SFT), bei dem Sie Input-Output-Paare bereitstellen, die gewünschtes Verhalten demonstrieren. Für ein Kundensupport-Modell könnte jedes Beispiel eine Kundennachricht gepaart mit einer idealen Antwort sein. Für ein Klassifikationsmodell ist jedes Beispiel ein Dokument gepaart mit seiner korrekten Kategorie und Konfidenz-Score.

Vollständiges Fine-Tuning – das Aktualisieren aller Modellparameter – ist teuer und birgt das Risiko katastrophalen Vergessens, bei dem das Modell allgemeine Fähigkeiten verliert, während es domänenspezifische lernt. Parametereffiziente Methoden wie LoRA (Low-Rank Adaptation) und seine quantisierte Variante QLoRA haben dieses Problem weitgehend gelöst. LoRA friert die ursprünglichen Modellgewichte ein und trainiert kleine Adapter-Matrizen, die das Modellverhalten modifizieren. Ein 7-Milliarden-Parameter-Modell, das 28 GB GPU-Speicher für vollständiges Fine-Tuning benötigt, kann mit LoRA mit 4-8 GB getuned werden, und die Adaptergewichte sind typischerweise nur 10-100 MB. Dies macht Fine-Tuning auf einer einzelnen Consumer-GPU zugänglich und praktisch für iteratives Experimentieren.

Wann Fine-Tuning vs. Prompt Engineering

Bevor Sie zum Fine-Tuning springen, schöpfen Sie zuerst Prompt Engineering aus. Wenn Sie 90% Ihres gewünschten Verhaltens durch sorgfältige System-Prompts, Few-Shot-Beispiele und strukturierte Ausgabeformatierung erreichen können, fügt Fine-Tuning Komplexität ohne proportionalen Nutzen hinzu. Fine-Tuning macht Sinn, wenn Prompt Engineering an eine Decke stößt – wenn das benötigte Verhalten zu nuanciert oder zu konsistent ist, um es zuverlässig nur durch Prompting zu erreichen, wenn Sie Input-Token-Kosten reduzieren müssen, indem Sie lange System-Prompts und Few-Shot-Beispiele eliminieren, oder wenn Sie das Modell benötigen, um domänenspezifische Konventionen zuverlässig zu befolgen, auf denen es nicht trainiert wurde.

RAG-Stärken und -Schwächen

Wo RAG glänzt

• Aktuelle Informationen – RAG-Systeme können neue Daten in Minuten einbinden, indem sie Dokumente zum Vector Store hinzufügen. Es gibt keinen Retraining-Zyklus. Wenn sich der Produktkatalog eines Kunden wöchentlich ändert, Compliance-Vorschriften vierteljährlich aktualisiert werden oder Support-Dokumentation sich täglich weiterentwickelt, hält RAG das System aktuell, ohne das Modell anzufassen.
• Quellenangaben und Überprüfbarkeit – Weil abgerufene Chunks Metadaten tragen, kann das System spezifische Dokumente, Abschnitte und Daten für jede Behauptung zitieren. Für regulierte Branchen – Fintech-Compliance, Regierungsverträge, Gesundheitswesen – ist diese Rückverfolgbarkeit nicht optional; sie ist eine gesetzliche Anforderung.
• Modellunabhängigkeit – RAG funktioniert mit jedem LLM. Wenn Sie aus Kosten-, Capability- oder Compliance-Gründen von Claude zu GPT zu Llama wechseln müssen, bleiben Ihre gesamte Retrieval-Pipeline, Vektordatenbank und Dokumentenverarbeitungsinfrastruktur unverändert. Nur der Generierungsschritt wird ausgetauscht.
• Keine Trainingsinfrastruktur benötigt – RAG erfordert keine GPU-Cluster, keine Training-Pipelines, kein Hyperparameter-Tuning. Die Engineering-Investition fließt in Datenverarbeitung, Retrieval-Qualität und Prompt-Design – Fähigkeiten, die weiter verbreitet sind als ML-Training-Expertise.

Wo RAG kämpft

• Retrieval-Qualitäts-Flaschenhals – Das System ist nur so gut wie sein Retrieval. Wenn der richtige Chunk nicht abgerufen wird, kann das Modell keine korrekte Antwort generieren – egal wie fähig das LLM ist. Semantische Suche verpasst lexikalische Übereinstimmungen. Keyword-Suche verpasst Paraphrasen. Hybride Suche hilft, aber Retrieval bleibt das schwächste Glied in den meisten RAG-Systemen.
• Latenz-Overhead – Jede Abfrage erfordert Embedding-Generierung, Vektorsuche, optionales Reranking und Context-Assembly, bevor das LLM überhaupt mit der Generierung beginnt. Dies fügt 200-800 Millisekunden zur Antwortzeit hinzu. Für Echtzeit-Anwendungen oder Hochdurchsatz-Verarbeitung kann dieser Overhead ein Dealbreaker sein.
• Chunking-Herausforderungen – Dokumente mit komplexen Strukturen – Tabellen, verschachtelte Listen, Querverweise, mehrseitige Argumentation – sind notorisch schwer effektiv zu chunken. Ein Rechtsvertrag, bei dem Klausel 4.2 auf Definitionen in Klausel 1.1 verweist, kann nicht sinnvoll in unabhängige Chunks aufgeteilt werden, ohne kritischen Kontext zu verlieren.
• Context-Window-Druck – Selbst mit großen Context-Windows (200K+ Token) verschlechtert das Stopfen zu vieler abgerufener Chunks die Modellleistung. Das Modell muss gleichzeitig über relevante und irrelevante abgerufene Inhalte nachdenken, und Forschung zeigt konsistent, dass Modelle mehr Aufmerksamkeit auf Anfang und Ende ihres Context-Windows legen – das ‚Lost in the Middle'-Problem.

Fine-Tuning-Stärken und -Schwächen

Wo Fine-Tuning glänzt

• Domänenspezifisches Verhalten und Reasoning – Ein fine-getuntes Modell internalisiert Muster, die schwer durch Prompting hervorzurufen sind. Ein Modell, das auf Tausenden von Radiologie-Berichten fine-getuned wurde, formatiert nicht nur die Ausgabe korrekt – es lernt die Reasoning-Muster, die Radiologen verwenden. Ein Modell, das auf Rechtsanalyse fine-getuned wurde, entwickelt ein Verständnis für jurisdiktionale Nuancen, die kein Prompt lehren kann.
• Konsistenter Stil und Format – Wenn Sie benötigen, dass jede Ausgabe einer präzisen Struktur folgt – spezifische JSON-Schemas, Markensprache und -ton, regulatorische Dokumentformatierung – kodiert Fine-Tuning diese Konsistenz in die Gewichte des Modells. Prompt-basierte Formatierung ist fragil; Fine-Tuning macht sie zuverlässig.
• Reduzierte Inferenzkosten – Fine-getunete Modelle können die Notwendigkeit langer System-Prompts und Few-Shot-Beispiele eliminieren. Wenn Ihr System-Prompt 2.000 Token hat und Sie 10.000 Anfragen pro Tag bedienen, spart das Fine-Tuning dieser Anweisungen ins Modell täglich 20 Millionen Input-Token. Im großen Maßstab stellen diese bedeutsame Kosteneinsparungen dar.
• Offline- und Edge-Deployment – Fine-getunete Open-Source-Modelle können vollständig on-premise oder am Edge laufen, ohne API-Aufrufe, ohne Internetabhängigkeit und ohne dass Daten Ihre Infrastruktur verlassen. Für air-gapped Umgebungen, Verteidigungsanwendungen oder extreme Latenzanforderungen ist diese Fähigkeit unersetzlich.

Wo Fine-Tuning kämpft

• Trainingsdatenanforderungen – Qualitatives Fine-Tuning erfordert Hunderte bis Tausende sorgfältig kuratierter Beispiele. Diese Beispiele müssen repräsentativ, vielfältig und genau gelabelt sein. Die Erstellung dieses Datensatzes ist oft der zeitaufwändigste und teuerste Teil des Prozesses – und die Qualität Ihrer Trainingsdaten setzt eine harte Obergrenze für die Leistung Ihres Modells.
• Katastrophales Vergessen – Selbst mit parametereffizienten Methoden kann Fine-Tuning dazu führen, dass das Modell allgemeine Fähigkeiten ‚vergisst', während es domänenspezifische lernt. Ein stark auf Finanzanalyse fine-getuntes Modell könnte seine Fähigkeit verlieren, zwanglose Konversation oder allgemeine Wissensfragen zu handhaben. Das Ausbalancieren von Spezialisierung und Allgemeinheit erfordert sorgfältiges Dataset-Design und Evaluation.
• Model-Lock-in – Wenn Sie ein Llama-3-Modell fine-tunen, sind Ihre Trainingsdaten, Evaluations-Pipeline und Deployment-Infrastruktur alle an diese Modellarchitektur gebunden. Die Migration zu einem anderen Basismodell – weil ein besseres veröffentlicht wird, sich Preise ändern oder Sie andere Capabilities benötigen – bedeutet, den Fine-Tuning-Prozess von Grund auf zu wiederholen.
• Veraltetes Wissen – Das Wissen eines fine-getunten Modells ist zum Trainingszeitpunkt eingefroren. Wenn sich Ihr Domänenwissen häufig ändert, wird das Modell progressiv veraltet. Retraining auf neuen Daten ist möglich, führt aber einen kontinuierlichen Kostenzyklus und das Risiko der Regression ein – das neue Modell könnte bei zuvor korrekten Aufgaben schlechter abschneiden.

Das Entscheidungsframework

Nach der Arbeit an dieser Entscheidung mit Dutzenden Kundenprojekten haben wir sie auf vier Schlüsseldimensionen destilliert. Die Bewertung Ihres Projekts gegen diese Dimensionen wird Sie in Richtung RAG, Fine-Tuning oder einen hybriden Ansatz weisen.

Datenaktualität

Wie oft ändert sich das Wissen, auf das Ihr System angewiesen ist? Wenn es sich täglich oder wöchentlich ändert – Produktkataloge, Support-Dokumentation, regulatorische Updates – ist RAG der klare Gewinner, weil neue Informationen in Minuten indexiert werden können. Wenn das Domänenwissen relativ stabil ist – medizinische Verfahren, Rechtspräzedenzanalyse, Ingenieurstandards – wird Fine-Tuning praktikabler, weil das internalisierte Wissen des Modells nicht schnell veraltet.

Antwortformat und Verhalten

Wie streng sind Ihre Ausgabeanforderungen? Wenn Sie konsistente JSON-Schemas, spezifische Dokumentvorlagen oder einen bestimmten analytischen Stil über Tausende von Ausgaben benötigen, kodiert Fine-Tuning diese Zuverlässigkeit ins Modell selbst. RAG kombiniert mit Prompt Engineering kann Formatierungsziele erreichen, aber Fine-Tuning liefert mehr Konsistenz bei niedrigeren Inferenzkosten, wenn die Formatanforderungen nicht trivial sind.

Kosten- und Infrastrukturbeschränkungen

RAG erfordert Vektordatenbank-Infrastruktur und fügt Latenz hinzu, vermeidet aber Trainingskosten. Fine-Tuning erfordert GPU-Compute für Training und ein spezialisierteres Team, reduziert aber Pro-Inferenz-Kosten im großen Maßstab. Für Teams ohne ML-Training-Expertise hat RAG eine deutlich niedrigere Einstiegshürde. Für Hochvolumen-Produktionssysteme, wo jedes Token zählt, kann Fine-Tuning bessere Unit Economics liefern.

Latenz- und Deployment-Anforderungen

Wenn Sie Sub-100-Millisekunden-Antworten benötigen oder wenn das System offline oder in air-gapped Umgebungen funktionieren muss, sind lokal deployete fine-getunete Modelle Ihre einzige Option. RAG fügt inhärent Netzwerklatenz für Retrieval hinzu und erfordert Konnektivität zu einer Vektordatenbank und einer LLM-API. Für die meisten Enterprise-Webanwendungen, wo 1-3 Sekunden Antwortzeit akzeptabel sind, ist dies kein Problem. Für Echtzeit-Verarbeitungspipelines oder Edge-Deployments ist es eine harte Beschränkung.

Der hybride Ansatz: Das Beste aus beiden Welten

In der Praxis kombinieren die effektivsten Enterprise-KI-Systeme beide Techniken. Der hybride Ansatz nutzt Fine-Tuning für das, was es am besten kann – konsistentes Verhalten, Formatierung und Domain-Reasoning – und RAG für das, was es am besten kann – dynamisches Knowledge-Retrieval und Quellenverankerung. Dies ist kein theoretisches Ideal. Es ist die Architektur, die wir am häufigsten für Produktions-Kundensysteme deployen.

Das Muster funktioniert so: Fine-tunen Sie ein Basismodell auf Beispielen, die ihm die Reasoning-Muster, das Ausgabeformat und den Kommunikationsstil Ihrer Domäne beibringen. Verwenden Sie dann RAG, um diesem fine-getunten Modell aktuelles, spezifisches Wissen zur Abfragezeit bereitzustellen. Das fine-getunete Modell weiß, wie man über Ihre Domäne nachdenkt. Die RAG-Pipeline sagt ihm, worüber es nachdenken soll. Keine Komponente macht einen Job, für den die andere besser geeignet ist.

Ein praktisches Beispiel: Für ein Compliance-Checking-System haben wir ein Modell fine-getuned, um regulatorische Reasoning-Muster zu verstehen – wie man ‚shall' versus ‚should' in Rechtssprache interpretiert, wie man Konflikte zwischen Anforderungen identifiziert, wie man Compliance-Befunde strukturiert. Aber die spezifischen Vorschriften, die geprüft werden, werden via RAG bereitgestellt, weil regulatorische Texte regelmäßig aktualisiert werden und das System spezifische Abschnitte und Daten zitieren muss. Das fine-getunete Modell ‚denkt wie ein Compliance-Analyst.' RAG gibt ihm das aktuelle Regelbuch, über das es nachdenken soll.

Echte Beispiele aus unseren Kundenprojekten

Theorie ist nützlich, aber Entscheidungen werden im Kontext getroffen. Hier ist, wie wir die RAG-versus-Fine-Tuning-Entscheidung in drei kürzlichen Kundenengagements angegangen sind.

Kundensupport-Automatisierung: RAG

Ein Fintech-Kunde benötigte ein KI-System zur Bearbeitung von Tier-1-Support-Tickets – Kontoanfragen, Transaktionserklärungen, Produktfragen. Ihre Wissensbasis umfasste 2.000+ Hilfeartikel, 500+ Produkt-FAQ-Einträge und interne Richtliniendokumente, die wöchentlich aktualisiert wurden. Wir wählten RAG für dieses Projekt, weil Datenaktualität kritisch war (Richtlinien änderten sich häufig und das System musste Updates innerhalb von Stunden widerspiegeln), Quellenangaben gesetzlich vorgeschrieben waren (jede Antwort musste die spezifische Richtlinie oder den Artikel zitieren, auf dem sie basierte) und der Kunde Modellflexibilität benötigte, um Anbieter zu wechseln, ohne das System neu aufzubauen.

Die RAG-Pipeline indexierte alle Wissensbasisinhalte mit semantischem Chunking und täglichen inkrementellen Updates. Reranking stellte sicher, dass richtlinienrelevante Chunks höher rangierten als generischer FAQ-Inhalt, wenn beide relevant waren. Die Antwortqualität verbesserte sich von 72% Genauigkeit mit naivem RAG auf 91% nach Implementierung von hybrider Suche (Vektor + BM25), Reranking und einer Metadaten-Filterebene, die neuere Dokumente priorisierte.

Dokumentenklassifizierungs-Pipeline: Fine-Tuning

Ein Energiesektorkunde verarbeitete monatlich Tausende von regulatorischen Einreichungen, Inspektionsberichten und Compliance-Dokumenten. Sie benötigten ein System, das jedes Dokument in eine von 47 Kategorien klassifizieren, Schlüsselentitäten extrahieren (Daten, Anlagen-IDs, Verstoßtypen) und es an die korrekte Abteilung routen konnte – alles mit Sub-Sekunden-Latenz und 95%+ Genauigkeit.

Wir wählten Fine-Tuning, weil die Klassifikationstaxonomie stabil war (Kategorien hatten sich in drei Jahren nicht geändert), die Formatierungs- und Extraktionsmuster hochspezifisch und konsistent waren, Latenzanforderungen einen Retrieval-Schritt ausschlossen und der Kunde 15.000 manuell gelabelte Dokumente für Training hatte. Wir fine-tuneten ein Mistral-7B-Modell mit QLoRA auf dem gelabelten Datensatz. Das resultierende Modell erreichte 96,3% Klassifikationsgenauigkeit und verarbeitete Dokumente in 180 Millisekunden – 4x schneller als der RAG-basierte Prototyp, gegen den wir benchmarkten.

Compliance-Checking-System: Hybrid

Ein Klient aus dem öffentlichen Sektor benötigte ein System zur Überprüfung von Contractor-Einreichungen gegen ein komplexes regulatorisches Framework, das föderale, staatliche und kommunale Anforderungen umspannte. Das System musste Compliance-Lücken identifizieren, spezifische regulatorische Abschnitte zitieren und strukturierte Befundberichte nach einer präzisen Vorlage generieren.

Weder RAG noch Fine-Tuning allein hätte funktioniert. RAG allein konnte relevante Vorschriften abrufen, kämpfte aber mit dem erforderlichen Multi-Hop-Reasoning – den Vergleich einer Contractor-Behauptung gegen Anforderung A, die auf Ausnahme B verweist, die durch kürzliche Änderung C modifiziert wird. Fine-Tuning allein konnte mit regulatorischen Änderungen nicht Schritt halten und konnte die für rechtliche Verteidigungsfähigkeit erforderlichen Quellenzitate nicht liefern. Der hybride Ansatz fine-tunete ein Modell auf 3.000 annotierten Compliance-Reviews, um ihm regulatorische Reasoning-Muster und das Befundberichtsformat des Kunden beizubringen. RAG lieferte den aktuellen regulatorischen Text, indexiert mit hierarchischem Chunking, das Querverweis-Beziehungen bewahrte. Das Ergebnis war ein System, das über Vorschriften wie ein Compliance-Experte nachdachte, während es seine Analyse immer im aktuellen, zitierbaren regulatorischen Text verankerte.

Die richtige Wahl für Ihr Projekt treffen

Die RAG-versus-Fine-Tuning-Entscheidung ist letztlich eine Engineering-Entscheidung, keine philosophische. Beginnen Sie damit, Ihre Anforderungen über die vier Dimensionen klar zu definieren – Datenaktualität, Ausgabekonsistenz, Kostenbeschränkungen und Latenzanforderungen. Prototypisieren Sie zuerst mit RAG, weil es schneller zu bauen und zu iterieren ist. Wenn Sie eine Decke erreichen, die besseres Prompting und Retrieval-Optimierung nicht durchbrechen können, bewerten Sie, ob Fine-Tuning die spezifische Lücke adressiert. Und behalten Sie hybride Architekturen in Ihrem Toolkit für komplexe Domänen, wo kein Ansatz allein ausreicht.

Der teuerste Fehler ist nicht, die falsche Technik zu wählen. Es ist, sich auf eine Architektur festzulegen, ohne ihre Limitierungen zu verstehen, und diese Limitierungen dann in der Produktion zu entdecken, wenn ein Kurswechsel 10x teurer ist. Investieren Sie in Prototyping und Evaluation, bevor Sie sich auf eine Produktionsarchitektur festlegen, und designen Sie Ihr System so, dass die Retrieval- und Generierungskomponenten unabhängig voneinander weiterentwickelt werden können.

Wenn Sie diese Entscheidung in einem aktuellen Projekt gegenüberstehen und die Trade-offs mit jemandem besprechen möchten, der sie Dutzende Male getroffen hat, melden Sie sich. Bei Xcapit helfen wir Teams, KI-Architekturen zu entwerfen, die ihren tatsächlichen Anforderungen entsprechen – nicht dem neuesten Hype-Zyklus. Erfahren Sie mehr über unsere KI-Entwicklungsservices unter /services/ai-development.