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KI Brief

Kurzer technischer Digest: Modelle, Tools, Förderungen und AI-Stocks. Auf Deutsch zusammengefasst, Quellen auf Englisch verlinkt.

Ausgabe 2 · Samstag, 7. November 2026

Heute in Kürze

  • Österreich: Bildungsministerium legt KI-Strategie für Schulen vor, Servicestelle, KI-Sandbox und geprüfte Tools ab 2027 · FFG-Ko-Finanzierung für EDIHs, Frist 30.11.
  • Builder: Claude Code 2.1.319 schickt MCP-Tasks in den Hintergrund und ändert Auto Mode hinter LLM-Gateways
  • Agents: Perplexity startet Always-on-Teammates · OpenAI lässt Hacktron die eigenen Agent-Schnittstellen angreifen
  • Markt: AI-Selloff hält an, Anthropic-IPO-Bewertung unter Druck

Builder / Tools

Österreich / Förderungen

Tipp des Tages

Unbeaufsichtigte Claude-Code-Läufe (CI, Cron, claude -p) nach dem Update auf permissions.denyInsteadOfPrompting: true stellen. Dann hängt kein Job mehr an einer Freigabe, die nie kommt, und du suchst im Log nach abgelehnten Calls statt nach Timeouts.

Begriff des Tages

Begriff des Tages: Vektordatenbank

Eine Vektordatenbank speichert Embeddings, also Zahlenvektoren, in denen ein Modell die Bedeutung von Text, Bildern oder Code codiert, und findet per Ähnlichkeitssuche die nächsten Nachbarn einer Anfrage. Damit das bei Millionen Einträgen in Millisekunden geht, nutzt sie approximative Indizes wie HNSW. Das ist das Rückgrat von RAG, semantischer Suche, Dubletten-Erkennung und Empfehlungen.

Braucht man, sobald Keyword-Suche nicht mehr reicht und die Menge groß wird. Bei ein paar hunderttausend Vektoren und vorhandenem Postgres reicht oft pgvector, eine eigene Datenbank lohnt sich ab Skalierung, vielen Filtern oder strengen Latenzzielen.

Der Haken: Ähnlich ist nicht gleich relevant. Die Trefferqualität hängt mehr an Chunking und Embedding-Modell als an der Datenbank, und wer das Embedding-Modell wechselt, muss alles neu indexieren. Mandanten- und Rechtefilter gehören in die Query selbst, sonst landen Dokumente von Kunde A in der Antwort für Kunde B. Reine Vektorsuche schwächelt bei Produktnummern und Eigennamen; Hybrid-Suche (Keyword plus Vektor) ist meist besser.

EU + offen: Qdrant (Berlin; Apache 2.0; selbst hostbar: ja) · Weaviate (Amsterdam; BSD-3-Clause, Ordner wl/ unter kommerzieller Enterprise-Lizenz; selbst hostbar: ja)

Proprietär: Pinecone (Managed Service, nicht Open Source)

Wann was: Pinecone, wenn du null Betrieb willst und Serverless reicht. Qdrant, wenn es schlank und schnell sein soll und die Daten auf eigener Infrastruktur in der EU bleiben. Weaviate, wenn du Hybrid-Suche und eingebaute Module ohne viel Glue-Code willst. pgvector, wenn Postgres ohnehin läuft und die Menge moderat ist.

Merksatz: Die Vektordatenbank findet das Ähnlichste, nicht das Richtige. Richtig wird es durch Chunking, Filter und Evals.

AI Stocks

1M- und 12M-Sparklines · Schlusskurse bis 6. Nov. 2026 · Quelle Yahoo Finance · Keine Anlageberatung

Ticker1 Monat12 Monate
NVDA
−22%
−1%
AMD
−31%
+92%
MSFT
+0%
+7%
GOOGL
−18%
+2%
META
−17%
−2%
AVGO
−22%
−16%

Der Selloff nach den US-Zwischenwahlen, bei denen in vielen Bundesstaaten Initiativen gegen neue Rechenzentren durchkamen, zieht sich durch: Über einen Monat liegen AMD (−31 %), NVDA und AVGO (je −22 %), GOOGL und META zweistellig im Minus, nur MSFT ist flach. Über 12 Monate bleibt AMD klar vorne, AVGO ist im Minus. Dazu wackelt der Anthropic-Börsengang: Laut CNBC und Reuters halten potenzielle Investoren 1,5 Billionen Dollar für zu hoch und zweifeln, ob die Roadshow in der Woche ab 9. November startet; Bloomberg berichtet von Gesprächen um 1,3 Billionen.

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