24.02.2016

Was ist der Unterschied zwischen Git und GitHub?

Programmierer verwenden bei der Entwicklung von Software oder Webprojekten so genannte Versionsverwaltungssysteme. Damit werden veschiedene Versionen von Code gespeichert und verwaltet. Eines dieser Verwaltungssysteme ist Git. Die Entwickler Plattform Git-Hub ist quasi eine "Erweiterung" von Git.
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GitHub
(c) alphaspirit-fotolia: Die Software-Development-Plattform GitHub wird von Microsoft übernommen.

Um GitHub kommt man als Entwickler heutzutage schwer herum. Auf der Plattform können Programmierer Codes veröffentlichen. Der webbasierte Speicherplatz ermöglicht das Teilen von Softwarecodes – ob unter Mitarbeitern, Freunden oder fremden Menschen.

Was ist Git?

Git ist ein System zur Verwaltung von verschiedenen Versionen (Softwareversionierungssystem). Damit können Änderungen an Dateien verwaltet und einfach nachvollzogen werden. Bei der Entwicklung von Software, wird Git dazu verwendet, „Programmcodes“ zu verwalten. Es wurde 2005 von Linus Torvald entwickelt, um den Programmiercode für das Computer-Betriebssystem Linux zu verwalten.

Git löst damit ein bekanntes Problem, das man aus dem Alltag kennt: Zum Beispiel, wenn man Kleinigkeiten an einer Datei verändert. Oftmals benutzt man beim Bearbeiten die Möglichkeit, aktuelle Versionen abzuspeichern („zwischenspeichern“), damit man zu einer älteren Version zurückspringen kann und ungewollte Änderungen wieder rückgängig machen kann. Es gibt unterschiedliche Möglichkeiten der Speicherung einer neuen Version. Entweder legt man unterschiedliche Ordner an, oder man ändert den Dateinamen. Doch bei diesen Methoden können sich leicht Fehler einschleichen.

Das kann auch bei Programmcodes passieren, wo man über einen Editor den Code einsehen kann. Über Versionsmanagementsysteme kann man dann nachvollziehen, wann wer welche Code-Zeile geändert hat.

Hier kommen Versionsverwaltungssysteme ins Spiel: Diese können zu unterschiedlichen Versionen zusätzliche Informationen speichern. Damit helfen sie, den Überblick zu bewahren. Git ist für Programmierer ein solches Programm.

Was ist GitHub?

Tom Preston-Werner, PJ Hyett und Chris Wanstrath riefen GitHub Anfang 2008 in San Francisco ins Leben. Zuletzt erhielt GitHub im Sommer letzten Jahres 250 Millionen US-Dollar von einschlägigen Investoren, wie dem Risikokapitalgeber Sequoia Capital.

GitHub soll das Teilen von Codes vereinfachen und hilft, die unterschiedlichen Versionen der Codes von Software-Projekten zu organisieren. Es stellt überdies eine eigene Software für Git zur Verfügung, das die Nutzung besonders einfach machen soll. Das Versionsverwaltungssystem „Git“ war – wenig verwunderlich – der Namensgeber für GitHub.

Die Plattform macht es möglich, dass man auch bei fremden Projekten mitentwickeln kann. Dabei wird dem „Eigentümer“ des Codes ein sogenannter „pull request“ (eine Anfrage) gestellt, damit dieser die Änderungen übernehmen kann. Es ist dabei durchaus sinnvoll, relativ früh die „pull requests“ zu stellen, damit man nicht wochenlang vor sich hin programmiert und die Änderungen dann nicht übernommen werden. GitHub könnte man auch als „Social Coding“-Plattform bezeichnen.

Fälschlicherweise werden GitHub und Git gleichgesetzt. GitHub kann man durchaus als Erweiterung von Git betrachten und es ermöglicht außerdem zu mehrt an einem Projekt zu arbeiten. Viele Open-Source-Projekte entstehen auf der Entwickler-Plattform, deren Programmcode von jedem eingesehen werden und auch verändert werden darf.

+++ Auch interessant:Studie: Sind Frauen etwa die besseren Coder? +++

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

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Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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