Ihre eigene KI im eigenen Betrieb (On-Premise) oder im Rechenzentrum garantiert die volle Souveränität und KI-Governance sensibler Daten. Unternehmen, Behörden und Hochschulen verhindern so den Abfluss interner Informationen an öffentliche KI-Anbieter.

Ollama ist eine Open-Source-Software Plattform für maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. Sie wurde entwickelt, um Entwicklern, Forschern und Unternehmen den Umgang mit KI-Modellen zu erleichtern.

Die Plattform ermöglicht die lokale Nutzung frei verfügbarer KI-Modelle (LLM) und unterstützt die Integration mit weiteren lokalen Werkzeugen, die über eine Kommandozeilenschnittstelle oder eine Programmierschnittstelle (API) angebunden werden.

Das integrierte RAG-System ist die effizienteste Methode, um Modellen Spezialwissen (z.B. Ihre eigenen Dokumente, PDFs, Handbücher) beizubringen. Das Modell liest die Dokumente bei einer Frage im Hintergrund und antwortet basierend darauf.

RAG-Systeme vs. Modelltraining (Fine-Tuning)

Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) ist die effizienteste Methode, um KI-Modellen Spezialwissen bereitzustellen. Es handelt sich dabei jedoch nicht um ein echtes „Training“ des Modells, sondern um eine dynamische Wissenserweiterung. Das zugrundeliegende Sprachmodell (z. B. via Ollama) bleibt unverändert, greift aber gezielt auf eine externe Datenbank zu.

Vergleich: RAG vs. Fine-Tuning

Kriterium	RAG-System (z. B. mit Ollama)	Fine-Tuning (Modell-Training)
Rechenaufwand	Extrem gering. Läuft auf Standard-Hardware.	Sehr hoch. Erfordert starke GPUs.
Datenaktualität	Echtzeit. Dokumente austauschen genügt.	Statisch. Erfordert neues Training bei Updates.
Halluzinationen	Minimiert. Das Modell liest Fakten direkt ab.	direkt ab.Häufig. Modelle „erinnern“ sich nur vage an Fakten.
Quellennachweis	Ja. Kann die exakte Textstelle	Nein. Das Wissen ist in Gewichten verstreut.

Wann macht welche Methode Sinn?

• RAG für Fakten: Ideal für Firmenhandbücher, Gesetze, Produktkataloge oder Support-Tickets.
• Training für Verhalten: Ideal für neue Sprachen, spezifische Schreibstile (Tonalität) oder komplexe Ausgabeformate (z. B. striktes JSON).

Software-Werkzeuge für lokale Ollama RAG-Systeme

• AnythingLLM: Einfache Desktop-App zum direkten Hochladen von PDFs.
• Dify: Open-Source-Baukasten für professionelle Enterprise-Workflows.
• Open WebUI: ChatGPT-ähnliche Oberfläche für Ollama mit integrierter RAG-Suchfunktion.

Open WebUI RAG

In Open WebUI ist der Bereich Knowledge (Wissen) im Workspace genau der richtige Ort, um dem Modell Spezialwissen per RAG (Retrieval-Augmented Generation) beizubringen.