Ich werde Python RAG-Agenten mit Microsoft Foundry erstellen

Nein, deine Daten sind absolut sicher. Durch die Architektur deiner maßgeschneiderten Python RAG-Pipeline innerhalb von Microsoft Foundry und deinem privaten Microsoft 365 Tenant bleiben deine Daten strikt isoliert. Es werden keine öffentlichen Modelle mit deinen proprietären Geschäftsinformationen trainiert, was die vollständige Datenschutzkonformität gewährleistet.

Standardmäßige Chatbots aus der Box halluzinieren häufig und haben Schwierigkeiten mit komplexen Dateilayouts, unstrukturiertem Text oder großen Datenbanken. Ein maßgeschneiderter Python-Backend mit LangChain oder LlamaIndex ermöglicht fortschrittliche Chunking-Strategien, Metadaten-Filtering und semantisches Matching, was eine hohe Genauigkeit sicherstellt.

Ich arbeite nativ mit leistungsstarken Vektordatenbanken, die für Unternehmensdaten optimiert sind, darunter Qdrant, Chroma und Azure AI Search. Ich konfiguriere passende Indexierung, Sammlungs-Schemas und Metadatenstrukturen, um den Anforderungen deiner Daten in Bezug auf Skalierung und Geschwindigkeit gerecht zu werden.

Zunächst benötigst du eine Übersicht deiner aktuellen Datenarchitektur (z.B. SharePoint-Ordner, lokale Datenbanken oder Blob Storage) und eine Beispielmenge der Dateien, mit denen der KI-Agent interagieren soll. Falls wir auf Microsoft Foundry deployen, wird temporärer Zugriff auf die Umgebung oder den Tenant erforderlich sein.

Absolut. Mein Kerngeschäft ist die Verbindung von codebasierter KI mit Unternehmens-Workflows. Ich deploye die maßgeschneiderte Python RAG-Pipeline als sichere API (mit FastAPI), die dann direkt in Microsoft Copilot Studio integriert oder automatisch über Power Automate Cloud-Flows ausgelöst werden kann.