Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der Hype – und zurecht: Kontextuelle Antworten, aktuelle Daten, smarte Anwendungen. Aber was passiert, wenn RAG auf richtig sensible Daten trifft? Und was, wenn diese Daten in Infrastrukturen verarbeitet werden, die möglicherweise unter dem Einfluss einer zweiten Trump-Regierung stehen?

In diesem Vortrag schauen wir auf das Spannungsfeld zwischen technischer Innovation und realer Sicherheitslage. Mit Java als Grundlage bauen wir eine sichere RAG-Architektur – nachvollziehbar, modular, souverän. Wir sprechen über:

Wie man Vektordatenbanken sicher nutzt (und wo es gefährlich wird)

Welche Rolle das Hosting der KI spielt (Cloud? On-Prem? Hybrid?)

Warum man bei LLMs nicht nur auf das Prompting, sondern auch auf das Protokoll achten sollte

Und wie man RAG in Java mit Vertrauensankern versieht – technisch und strategisch

Ein Vortrag für alle, die sich mit RAG nicht nur reich machen, sondern auch sicher schlafen wollen.