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Künstliche Intelligenz

Dokumente mit KI verwalten: paperless-ngx mit einem Sprachmodell verbinden


Wer keine Lust hat, nach Belegen und anderen wichtigen Dokumenten in Schuhkartons zu suchen oder des Lochens, Abheftens und Blätterns überdrüssig ist, nutzt eine digitale Dokumentenverwaltung. Eine der populärsten ist die quelloffene Dokumentenverwaltung paperless-ngx. Sie bietet automatische OCR, eine ordentliche Suchfunktion und kann Dokumente nach einer Trainingsphase selbstständig kategorisieren. Dabei liegt sie aber auch gelegentlich daneben und die Suche erwartet wörtlich vorkommende Begriffe. Steht im Krankenkassenbeleg „Zuzahlung“, läuft die Suche nach „Eigenanteil“ ins Leere.

Ein mit paperless-ngx verbundenes KI-Sprachmodell kann das besser: Es erfasst Inhalte semantisch – also dem Sinn nach – und verschlagwortet Dokumente so treffsicherer als regelbasierte Algorithmen. Statt einer wörtlichen Stichwortsuche spüren Sie Unterlagen mit der Chatfunktion in natürlicher Sprache auf: „Wann läuft mein Handyvertrag aus?„ oder „Welche Selbstbeteiligung gilt bei meiner Teilkasko?“.

  • Das Tool paperless-ai verbindet die quelloffene Dokumentenverwaltung mit einem KI-Sprachmodell.
  • Die KI generiert Schlagworte, analysiert Inhalte und unterstützt bei der Suche per Chat.
  • Wir erklären die Installation und die Anbindung an lokale Sprachmodelle und Online-Dienste wie ChatGPT oder DeepSeek.

Das Open-Source-Tool paperless-ai verbindet die Dokumentenverwaltung mit einem KI-Sprachmodell. Wer Bedenken zu Kosten und Datenschutz hat, kann auch ein lokal installiertes Sprachmodell verwenden. Der Artikel zeigt, wie Sie paperless-ai zusätzlich zu einem vorhandenen paperless-ngx installieren und richtig konfigurieren.


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Lokale KI auf dem MacBook Neo: Wie gut LLMs und Bild-KIs auf 8 GByte RAM laufen


Rechenleistung wird immer teurer, Grund dafür ist die Speicherkrise! Ausgerechnet Apple verspricht Abhilfe: Das neue MacBook Neo ist mit einem Startpreis von 700 Euro der bisher günstigste Laptop des Konzerns. Aber lassen sich darauf auch hardwareintensive KI-Modelle lokal ausführen?

Die Ende 2020 eingeführte „Apple Silicon“-Architektur machte Macs nämlich zur idealen Umgebung, um Sprachmodelle (LLM) offline auf der eigenen Hardware zu betreiben. Im MacBook Neo steckt mit dem A18 Pro allerdings nur ein iPhone-Prozessor. Noch dazu ist der Arbeitsspeicher auf gerade einmal 8 GByte begrenzt. Und LLMs sind eigentlich besonders speicherhungrig.

  • Trotz knappem RAM lassen sich auf dem MacBook Neo lokal multimodale Sprachmodelle ausführen, wenn auch nur kleinere Versionen mit weniger Parametern.
  • Mit dem kostenlosen Tool Ollama integrieren Nutzer sogar eigene Offline-Coding-Modelle in Apples Entwicklungsumgebung Xcode.
  • Das Generieren von KI-BIldern bringt das MacBook Neo jedoch schnell an seine Grenzen – ist aber trotzdem möglich, wie unser Test zeigt.

Die hauseigene Apple Intelligence enttäuschte bisher. Wir testen deshalb mit praxisnahen Anwendungsfällen, welche anderen KIs auf dem Laptop mit iPhone-Hardware laufen. Dafür installieren wir das Open-Source-Tool Ollama und laden Sprachmodelle wie Gemma 4. Außerdem messen wir die Performance von KI-Unterstützung in der Programmierumgebung Xcode – und wagen uns sogar an die besonders ressourcenhungrige Bildgenerierung mit ComfyUI.


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Künstliche Intelligenz

Bezos-Rakete setzt Satellit in falscher Umlaufbahn ab


Die leistungsstarke Schwerlastrakete „New Glenn“ des Weltraumunternehmens Blue Origin von Amazon-Gründer Jeff Bezos hat bei ihrem dritten Start einen Satelliten in der falschen Umlaufbahn abgesetzt. Die genauen Hintergründe seien vorerst noch unklar, teilte Blue Origin mit. „Wir untersuchen das derzeit und werden ein Update geben, wenn wir detailliertere Informationen haben.“

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Die „New Glenn“ war zuvor planmäßig vom Weltraumbahnhof Cape Canaveral im US-Bundesstaat Florida gestartet – und das erstmals mit einer zuvor bereits verwendeten Raketenstufe. Diese Raketenstufe landete nach dem Start auch diesmal wieder auf einer Plattform im Atlantik. Der Satellit namens „Blue Bird 7“ sei dann allerdings in einer zu niedrigen Umlaufbahn abgesetzt worden, wie auch der Hersteller AST SpaceMobile bestätigte.

Die „New Glenn“-Rakete hatte es beim Erstflug im Januar 2025 direkt ins All geschafft. Beim zweiten Flug rund zehn Monate später hatte die Rakete zwei Mars-Orbiter der US-Raumfahrtbehörde Nasa ins All gebracht. In Zukunft will Blue Origin mit der „New Glenn“-Rakete dem Unternehmen SpaceX von Tech-Milliardär Elon Musk Konkurrenz machen, das aktuell die kommerzielle Raumfahrt dominiert.

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(afl)



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Künstliche Intelligenz

Mercedes CLA 350 EQ im Test: Lädt schneller, als du tankst


Ende 2023 stellte Mercedes das „Concept CLA Class“ vor, das einen Ausblick auf den nächsten CLA für 2025 geben sollte, aufgebaut auf der neu entwickelten „Mercedes-Benz Modular Architecture“ MMA. Mit hohen Ladeleistungen und niedrigen Verbräuchen sollte er sich für den Langstreckenbetrieb empfehlen. Lektionen aus dem Konzept „Vision EQXX“ sollten von dort in die Serie finden. Ebenso wichtig wie Effizienz und Ladeleistung war für normale Autofahrer jedoch: Das seriennahe Konzeptauto sah einfach super aus. Tests zeigen: Mercedes löste alle Versprechen ein.


VW Golf Rad

VW Golf Rad

Das gelungene Design ist umso bemerkenswerter, als es mit einem ausgezeichneten cW-Wert von 0,21 kommt. Die Mercedes-Seifenstücke wie der EQS liegen mit ihren Rekord-niedrigen cW-Werten von 0,20 nur wenig darunter. Ein bisschen was fürs Herz muss ein Auto bieten, wenn es Erfolg haben soll. Daran haperte es bei den Seifenstücken leider. Sie standen wie Bleibatterien bei den Händlern. Den CLA dagegen kaufen viele Vorbesteller blind ohne Probefahrt. Unser Test des CLA 250+ zeigte bereits das Potenzial im Winter, hier folgt der Test des CLA 350 4matic im März.

  • Der Mercedes CLA EQ wurde ein großer Wurf.
  • Wir testen nach dem 250+ im Winter nun den 350 4matic.
  • Wieder beeindrucken sowohl Verbrauch als auch Ladeleistung.
  • Wieder nerven leider Software-Zicken.

Wir testeten den schnell rechnenden Ladeplaner, erfuhren eine maximale Ladeleistung von 350 kW (kein Tippfehler, Mercedes gibt 320 kW an), erlebten typische Ladestopps von 5 Minuten und mussten zum Schluss kommen: Dieses Auto lädt auf den allermeisten Strecken schneller, als du tankst, denn beim Tanken muss man drinnen bezahlen (zusätzliche Minuten), während dieser Benz mit Plug and Charge nur an- und abgesteckt wird (zusätzliche Sekunden). Obwohl ein Tank größere Autonomie bietet, wird es angesichts von Ladeleistung, Ladeplaner, Ladestationsdichte und menschlichem Pausenbedürfnis schwierig, da noch einen Vorteil für den Benzintank zu erdichten. Gerade treue Leser wissen, dass ich das nur zu gern tun würde.


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