Wie wir Inhalte erstellen
Transparenz über unsere Forschungs- und KI-gestützte Publikationspipeline.
Die Inhalte dieser Website entstehen in einer Forschungs-zu-Publikation-Pipeline, die menschliche Urteilsbildung mit KI-Werkzeugen verbindet. Diese Seite erläutert die einzelnen Schritte.
1Recherche
Der Autor nutzt Gemini Deep Research und NotebookLM für vertiefte Themenrecherche. Die entstehenden Dokumente werden gespeichert und in Google Drive hochgeladen.
2Wissensbasis
Forschungsdokumente werden in eine Weaviate-Vektordatenbank (semantischer Suchindex) mit Gemini-Embeddings eingespielt. Zusammen mit den offiziellen Dokumentationsservern der Anbieter bildet dies eine einheitliche Wissensbasis, die das System beim Verfassen von Artikeln abfragt.
3Inhaltserstellung
Wenn eine Artikelidee ausgewählt wird, fragt das System einen einheitlichen Dokumentationsdienst ab, der offizielle Dokumentation von Microsoft Azure, Google Cloud, AWS, Cloudflare und OpenAI über deren MCP-Server (Model Context Protocol) sowie die Weaviate-Wissensbasis der eingespielten Dokumente durchsucht. Die Ergebnisse werden mit Live-Tavily-Websuchergebnissen angereichert und der kombinierte Kontext an Gemini (Flash-Modell) zur Artikelentwurf übergeben. Ein zweiter Gemini-Pro-Durchlauf dient als Lektor (Ton und Konsistenz).
4Menschliche Prüfung
Jeder Entwurf wird vom Autor geprüft, bevor er zur Veröffentlichung freigegeben wird. Kein Artikel erscheint ohne redaktionelle Freigabe.
Menschliche Aufsicht ist entscheidend, um zu entscheiden, was veröffentlicht wird, und um Kontext einzubringen, den Modelle allein nicht liefern können.
5Bilder
Artikelbilder (Hero und Zusatzbild) werden von Googles Imagen-3-Modell über Vertex AI erzeugt, basierend auf Prompts aus dem Artikelinhalt.
6Übersetzung
Der freigegebene englische Artikel wird mit Gemini Flash ins Französische, Deutsche, Spanische, Italienische und Niederländische übersetzt. Die englische Version ist maßgeblich; Übersetzungen dienen der Zugänglichkeit.
Werkzeuge und Technologien
Die Pipeline nutzt: Gemini Deep Research und NotebookLM für die Recherche; Google Drive für Speicherung und Ingestion; Microsoft Learn MCP, Google Developer Knowledge MCP, AWS Knowledge MCP, Cloudflare Docs MCP und OpenAI Docs MCP für offizielle Anbieterdokumentation; Weaviate für die Vektorsuche über eingespielte Dokumente; Tavily für Live-Webrecherche; Gemini Flash und Gemini Pro für Entwurf und Lektorat; Imagen 3 (Vertex AI) für Bilder; Gemini Flash für die Übersetzung.
Fragen
Mehr darüber, wer diese Website betreibt und wie Sie uns erreichen, finden Sie auf der Über-uns-Seite.
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