KI News: Kurz und klar.

Eine aktuelle Analyse zeigt, dass das Flachmachen von strukturierten Daten die Präzision und den Rückruf bei Vektorsuchen um bis zu 20 % erhöhen kann. Durch die Vereinfachung der Datenstruktur werden komplexe Beziehungen reduziert, was die Trefferquote verbessert und gleichzeitig die Relevanz der Ergebnisse steigert.

Bright Data hat mit seiner Web Scraper API ein umfassendes Tool für die Datenbeschaffung von KI‑Modellen 2026 vorgestellt. Die Lösung unterstützt dynamische Webseiten, bietet Anti‑Bot‑Automatisierung, liefert strukturierte Daten und ist weltweit einsetzbar.

Neues Forschungsergebnis zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) ihre juristischen Fähigkeiten deutlich steigern können, wenn sie mit strukturierten Daten und klar definierten rhetorischen Rollen arbeiten. Die Studie, die sich auf drei indische Urteilsdatenbanken konzentriert, demonstriert, dass die Organisation von Texten nach ihrer rhetorischen Funktion die Verarbeitung langer Dokumente erleichtert und die Entscheidungsqualität der Modelle verbessert.

Ein neues Forschungsprojekt namens SAVeD (Semantically Aware Version Detection) hat einen innovativen Ansatz vorgestellt, um Versionen strukturierter Datensätze zu identifizieren, ohne auf Metadaten, Labels oder Integrationsannahmen angewiesen zu sein.

Large Language Models (LLMs) ermöglichen es, schnell Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen. Doch die wahre Chance liegt oft in den strukturierten Daten, die in Unternehmen verborgen sind.

Mit dem Aufkommen von KI‑Shopping‑Agenten verändert sich die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte finden und kaufen. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor der Herausforderung, sich schnell anzupassen, sonst riskieren sie, online unsichtbar zu werden.

Wenn man ein großes Sprachmodell zum ersten Mal nutzt, fühlt es sich an, als würde man rohe Intelligenz in den Händen halten. Die KI schreibt, fasst zusammen und argumentiert auf beeindruckende Weise. Doch sobald man ein echtes Produkt entwickelt und in die Praxis bringt, zeigen sich die Schwächen des Modells deutlich: Es merkt sich nicht, was man gestern gesagt hat, und verliert den Kontext über längere Interaktionen hinweg.

Mit LangExtract können medizinische Fachkräfte aus unstrukturierten Patientenakten strukturierte Daten extrahieren. Das Tool nutzt moderne große Sprachmodelle, um Schlüsselbegriffe, Diagnosen, Medikamente und Behandlungsverläufe aus Rohtexten zu erkennen und in leicht nutzbare Tabellen zu überführen.