Rete

Was ist Rete?

Rete ist eine lokale KI-Plattform für Apple-Geräte, die es ermöglicht, KI direkt auf deinem Mac, iPhone, iPad und Apple TV auszuführen – ohne Cloud-Dienste. Nach der Installation können deine Geräte sich verbinden, um ein Compute-Mesh zu bilden und die Arbeit aufzuteilen, um Antworten zu beschleunigen und zu verbessern.

Die Kernidee ist „einmal zahlen, für immer besitzen“ – ohne Abos und ohne Cloud-Anforderung. Rete bietet eine Chat-Erfahrung plus unterstützende Tools wie Dokumenten-Fragen-Antworten (RAG), Code-Unterstützung und durchsuchbare Gesprächshistorie, alles lokal auf deinen Geräten.

Wichtige Funktionen

• Lokale KI auf deinen Apple-Geräten (macOS, iOS, Apple TV): Gespräche und Modell-Ausführung laufen on-device statt auf Cloud-Servern.
• Multi-Geräte-„Mesh-Computing“ über Wi‑Fi: Geräte entdecken sich automatisch und tragen GPU-Leistung via Metal bei.
• Automatische Lastverteilung über Geräte: Rete leitet Aufgaben an das schnellste Gerät im Mesh und zeigt Performance-Metriken an.
• Modell-Unterstützung und Flexibilität: Lade oder importiere Modelle wie Llama, Mistral, Phi, Gemma und Qwen herunter.
• Integrierte „feinabgestimmte Experten“: Lieferumfang umfasst 5 feinabgestimmte Expert-Modi, zwischen denen du wechseln kannst.
• Dokumenten-RAG und Suche über deine Dateien: Unterstützt PDFs, Code, CSV und Text, damit Fragen in bereitgestellten Dokumenten mittels embedding-basierter Kontextsuche geerdet werden können.
• Markdown-Rendering mit Syntax-Highlighting: Verbessert die Lesbarkeit bei Schreib- und Code-Ausgaben.
• Speicher und Personalisierung über Gespräche: Merkt sich wichtige Fakten und lernt im Laufe der Zeit deine Vorlieben und Kontexte.
• Gesprächsorganisation und Suche: Ordner plus Volltextsuche über alle Nachrichten.
• Remote-Mesh via Einladungscode: Verbinde Geräte über verschiedene Netzwerke mit einem Einladungscode, damit weitere Geräte deinem Mesh beitreten können.

So nutzt du Rete

1. Installiere Rete auf deinem Mac und öffne die App. Rete scannt deine Hardware und empfiehlt ein passendes KI-Modell für dein Gerät.
2. Installiere Rete auf deinem iPhone, iPad und/oder Apple TV. Wenn diese Geräte im selben Wi‑Fi-Netzwerk sind, verbinden sie sich automatisch zu einem Mesh.
3. Starte einen Chat in Rete. Deine Geräte teilen die Arbeit auf, und du kannst Features wie Dokumenten-RAG, Ordner und durchsuchbare Historie nutzen, während du mit der KI interagierst.

Anwendungsfälle

• Persönlicher Assistent und recherchierende Q&A: Stelle Fragen im Chat und behalte eine durchsuchbare Historie über Gespräche, alles lokal auf deinen Geräten.
• Dokumenten-basierte Fragen (RAG): Lade PDFs, CSVs oder Text-/Code-Dateien hoch oder verweise darauf und stelle Fragen, die im Inhalt geerdet sind, mittels embedding-basierter Suche.
• Code-Hilfe und Review-Workflows: Nutze integrierte Expert-Modi und syntax-highlightete Ausgaben zum Schreiben und Überprüfen von Code.
• Schreibunterstützung mit Formatierung: Generiere und verfeinere Texte, während du Antworten mit Markdown-Rendering und hervorgehobenen Code-Blöcken siehst.
• Schnellere lokale Inferenz durch Skalierung: Für längere oder anspruchsvollere Prompts füge ein iPad, iPhone oder Apple TV hinzu, um das Compute-Mesh zu erweitern und Arbeit über die Hardware zu verteilen.

FAQ

Brauche ich ein Cloud-Konto oder Abo für Rete?
Nein. Die Website gibt an, dass Rete auf deinen Geräten läuft, keine Cloud nutzt, keine Konten erfordert und keine Abos hat.

Welche Geräte werden unterstützt?
Rete unterstützt macOS auf Mac und iOS auf iPhone und iPad plus eine Apple TV-App.

Wie verbinde ich mehrere Geräte?
Geräte verbinden sich über Wi‑Fi automatisch zu einem Mesh. Für Verbindungen über verschiedene Netzwerke kannst du einen Einladungscode teilen.

Welche Modelle kann Rete ausführen?
Rete kann Modelle aus der App herunterladen oder eigene importieren. Die Website listet Llama, Mistral, Phi, Gemma und Qwen als unterstützte Modellfamilien.

Was ist „Document RAG“ in Rete?
Es bezieht sich darauf, Dokumente (wie PDFs, Code, CSV oder Text) hinzuzufügen, damit du Fragen stellen kannst, die in deinen Daten geerdet sind, mittels embedding-basierter Suche nach relevantem Kontext.

Alternativen

• Selbst gehostete lokale LLM/Chat-Apps: Statt eines Geräte-Meshs auf Apple-Hardware laufen diese Modelle lokal auf einem einzelnen Gerät (oder via lokalen Servern, die du verwaltest), typischerweise mit anderem Setup-Workflow.
• Cloud-basierte Chatbots: Diese übernehmen die Inferenz in der Cloud und bieten meist einfacheren Zugriff über Geräte hinweg, unterscheiden sich aber vom lokal-first-Ansatz von Rete (keine Cloud, keine Accounts wie auf der Website angegeben).
• Lokale RAG-Toolkits und Embeddings-Pipelines: Wenn dein Hauptziel dokumentenbasierte Q&A ist, konzentrieren sich Alternativen auf Retrieval, Indexing und Embeddings, während Chat-UX und Geräte-Orchestrierung bei dir bleiben.
• Entwickler-fokussierte Model-Runner: Tools, die Modellverwaltung und Inferenz auf deiner Hardware priorisieren, können eine Alternative sein, wenn du mehr Kontrolle über Modellauswahl und Runtime möchtest, bieten aber nicht denselben Apple-Geräte-Mesh-Workflow.