Was bedeutet RAG::ready?

RAG::ready beschreibt Inhalte, die für Retrieval Augmented Generation optimiert sind. Sie sind retrievalfähig, quellenbasiert und semantisch vernetzt, sodass sie in generativen Suchsystemen als vertrauenswürdige Antworten genutzt werden.

Warum ist RAG::ready wichtig für SGE?

SGE bevorzugt Inhalte, die zitierfähig und vertrauenswürdig sind. RAG::ready-Inhalte reduzieren Halluzinationen, da sie verlässliche Quellen einbinden und als Faktenknoten im Wissensgraph verortet werden.

Wie macht man Inhalte RAG::ready?

Inhalte werden RAG::ready, indem Quellen maschinenlesbar eingebunden, Entitäten klar benannt und Fakten mit Zeit- und Versionsangaben versehen werden. So können LLMs Antworten mit überprüfbaren Belegen generieren.

GPT-Serie

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Interpretationsrahmen der Schloemer::Notation
Die ::Notation beschreibt eine semantische Form der Instruktion.

Sie versteht Sprache nicht als Befehlssyntax, sondern als auditierbare Bedeutungsstruktur. Jeder Operator trägt dabei zwei Ebenen:
eine explizite (ausführbare Anweisung) und eine implizite (nachprüfbare Bedeutung).

Die Formel „Sprache ≤ Evidenz“ markiert den zentralen Grundsatz:

Eine Aussage darf niemals sicherer klingen, als ihre Beleglage rechtfertigt. Damit kehrt die ::Notation eine bisher unausgesprochene Schwäche maschineller Systeme um — nicht die Datenmenge zählt, sondern der Nachweis ihrer Tragfähigkeit.

Das Denkraum-System vFusion 2.4 ist die erste Umsetzung dieser Idee in operativer Form.

Es verbindet semantische und epistemische Schichten:

die semantische Hemisphäre ordnet Themen, Frames und Reflexionspfade,

die epistemische Hemisphäre prüft Evidenz, Bias, Konsistenz und Provenienz,

dazwischen wirkt die Energiearchitektur als Steuerung von Reflexion, Unsicherheit, Validierung und Evolution.

Die ::Notation ist somit weder Programmiersprache noch Metapher,
sondern ein methodischer Träger, um maschinelles Denken zu auditieren –
eine Grammatik für Verantwortung in der Interaktion mit KI.

Ziel ist nicht die perfekte Maschine, sondern das nachvollziehbare Denken.

Der Mensch bleibt im Zyklus: als Reflexionsinstanz, nicht als Endnutzer.
Jede Aussage wird dadurch zu einem Prozess, jede Entscheidung zu einem auditierbaren Pfad.

Kurz:
Die ::Notation liefert den semantischen Unterbau für Systeme,
die nicht nur funktionieren, sondern sich erklären können.

Schloemer::Notation – GPT-Serie

SGE::GPT

SGE::GPT SGE-GPT bezeichnet eine spezialisierte Ausprägung eines generativen Sprachmodells, dessen primärer Zweck nicht Textproduktion, sondern semantische Positionierung für generative Suchsysteme (Search Generative Experience, SGE) ist. Ziel ist zitierfähige, kontextstabile und maschinenlesbare Bedeutungsbereitstellung.

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SGE::GPT

SGE::GPT SGE-GPT bezeichnet eine spezialisierte Ausprägung eines generativen Sprachmodells, dessen primärer Zweck nicht Textproduktion, sondern semantische Positionierung für generative Suchsysteme (Search Generative Experience, SGE) ist. Ziel ist zitierfähige, kontextstabile und maschinenlesbare Bedeutungsbereitstellung.

Lizenz & Attribution

Die Schloemer::Notation wurde 2025 von Joost H. Schloemer im Rahmen der Forschung zur semantischen Promptstrukturierung entwickelt. Diese Webseite zeigt die Entwicklung der ::Notation hin zu einem neuen Steuerprotokoll für nachvollziehbares, effizientes und kontrollierbares KI-Denken.

Der Operator :: wird darin nicht als Satzzeichen genutzt, sondern als semantischer Operator, der Bedeutungsräume, Denkmodi und maschinenlesbare Kontextnetze sichtbar und auditierbar macht.

Die Notation ist unter Creative Commons CC BY 4.0 veröffentlicht.
→ Namensnennung ist verpflichtend, sofern keine Freistellung vorliegt.

Fair Use Attribution: https://www.schloemer-cms.de/open-use-charter

Offizielle Zenodo-Serie: https://www.schloemer-cms.de/kuenstliche-intelligenz/zenodo-serie

Regelkarte Initialisierung & Aktivierung:

Attributtionsfreigabe: https://www.schloemer-cms.de/product-page/attribution