RAG-Demo (Technik)
Diese Demo beantwortet Fragen über einen festen Korpus echter Fachdokumente von NIST und NASA. Sie übersetzt bei Bedarf, sucht die passenden Stellen und antwortet mit Seitenbelegen – deutsche Frage, englische Quelle, deutsche Antwort.
Die Dokumentenbasis
Wir hosten die PDFs nicht selbst, sondern verlinken die Originalquellen (gemeinfrei, NIST/NASA).
Themen & sinnvolle Fragen
Klicken kopiert die Frage. In der Demo unten einfügen und absenden.
Erwartet: die Kern-Schwerpunkte des AI-Profils mit Verweis auf NIST IR 8596.
Erwartet: kurze Definition + Angriffskategorien mit Verweis auf NIST AI 100-2e2025.
Erwartet: die grundlegenden Aktivitäten aus NIST IR 8259r1.
Erwartet: zentrale Subsysteme mit Verweis auf den NASA-SoA-Bericht.
Live-Demo
Die Demo läuft auf einer separaten Subdomain und wird erst nach Klick geladen.
Sicherheit & Datenschutz
- - Der Korpus besteht ausschließlich aus gemeinfreien Dokumenten (NIST/NASA).
- - Jede Antwort nennt ihre Quelle samt Fundstelle – nachvollziehbar statt geraten.
- - Missbrauchsschutz durch Begrenzung von Anfragen und Eingabelänge.
- - Eingaben werden nicht als Trainingsmaterial gespeichert.
- - Bitte keine vertraulichen oder personenbezogenen Daten eingeben.
- - Antworten können Fehler enthalten – im Zweifel die verlinkte Originalquelle prüfen.
Technische Details
- - Adaptive/Corrective-RAG-Pipeline, orchestriert mit LangGraph (Retrieve → Grade → ggf. Selbstkorrektur → Generate).
- - Cross-linguale Embeddings (qwen3-embedding-8b, 4096 Dim.): deutsche Fragen finden englische Textstellen ohne Übersetzung.
- - Vektorsuche mit Qdrant über ~4.000 Chunks; exakter und semantischer Cache für schnelle Wiederholungen.
- - Zwei Modi: „fast“ (1 LLM-Call) und „showcase“ (voller Graph mit Grading & Selbstkorrektur).
- - Antwortmodell openai/gpt-oss-120b über OpenRouter; Betrieb auf eigener Infrastruktur (Hetzner, EU).