Use Case 2
Wissens-
management
Anwendungsfall
Wichtige Informationen aus verschiedenen Dateiformaten, die auf unternehmenseigenen Datenpfaden gespeichert sind – bspw. PDF, PPT, XLS oder DOC – sollen ohne Limit extrahiert, befragt, analysiert, verglichen oder zusammengefasst werden.
Loesung
Mit unseren GenAI Tools können Sie eine intelligente Such- und Analyseplattform aufbauen, die Ihre Dateien automatisch indexiert, klassifiziert und verarbeitet. GenAI kann auf Basis Ihrer Anfrgen oder Aufgben die relevanten Informationen aus Ihren Dateien – u.a. auch aus Visualisierungen und Tabellen – extrahieren, analysieren und zusammenfassen. Zudem können unser KI-Tools Ihnen dabei dienlich sein, anhand vorhandener Informationen Reports oder E-Mails zu schreiben, die Ihre Ergebnisse präsentieren oder kommunizieren. Unsere Lösung kombiniert die Leisstungsstärksten Sprachmodelle, mit einer Reihe von Systemmodifikationen, verschiedenen Analysetechniken und speziell ausgerichtete Datenhaltung im Vektorstore. Damit erhalten Sie die mit Abstand besten Ergebnisse mit der höchsten Qualität, die Sie auf dem Markt finden können.
Ergebnis & Nutzen
Organisationen finden, verstehen und nutzen Informationen schneller und einfacher, indem sie eine zentrale und intelligente Quelle für ihre Dateien schaffen. Individuelle Anforderungen und Prozesse werden vereinfacht, indem sie schnellen und geordneten Zugang zu Informationen schaffen, der bei Bedarf über verschiedene Schnittstellen, Kanäle oder Formulare eingesetzt werden kann.
Ihre Organisation kann effizienter arbeiten, da weniger Zeit für die Suche, Analyse und Zusammenfassung von Informationen aufgewendet muss. Die so geschaffene Verfügbarkeit fundierter und relevanter Informationen erhöht die Qualität im Unternehmen und verbessert die Entscheidungsfindung.
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der Unternehmen, die KI-Anwendungen nutzen, setzen Large Language Models (LLMs) für ihr Informationsmanagement ein.
a16z, 2024
Für die Entwicklung einer performanten Lösung gibt es verschiedene Stellschrauben, an denen wir drehen können:
Sprachmodelle
Wir setzen je nach Anforderung verschiedene Sprachmodelle ein – z.B. GPT, LLamda, Gemini, Mistral
Texteinbettungen
Wir können verschiedene Einbettungsmodelle konfigurieren und anpassen, um jedem Textfragment einen Vektor zuzuweisen, der dessen Bedeutung repräsentiert.
Aehnlichkeit
Wir können verschiedene Ähnlichkeitsmaße wie Kosinusähnlichkeit, Jaccard-Index oder Hamming-Distanz verwenden, um die Ähnlichkeit zwischen zwei Texten zu quantifizieren.
Naechste Nachbarn
Wir können verschiedene Optimierungen wie Invertierte Datei-Indizes oder hierarchische, navigierbare Lösungen verwenden, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Algorithmus zu verbessern.
Synonyme oder verwandte Begriffe
Wir können die semantische Reichweite der Suche erweitern, indem wir mehrere Synonyme oder verwandte Begriffe in die Suchanfragen aufnehmen.
Filter oder Modifikatoren
Wir können die Suche eingrenzen oder spezifizieren, indem wir Filter oder Modifikatoren in die Suchanfragen aufnehmen.
Mehrsprachige Einbettungen
Wir können Abfragen in einer Sprache stellen und Antworten in anderen Sprachen finden.
Optimierungen durch Prompt Engineering
Wir können die Klarheit, Vollständigkeit und Konsistenz der Anweisungen verbessern, indem wir Prompts verwenden, die das KI-Modell in eine bestimmte Richtung lenken. Wir können auch verschiedene Ergänzungen im Grundgerüst der Anfragen vornehmen, wie z.B. Rolle, Befähigung, konkrete Ergebnisse, Priming, Fokussierung, Analysetechniken, Kontext, Formulierungsart, Genauigkeit, Zielgruppe, Quellenangaben usw.
Ready to Start?
Melden Sie sich an für Ihr kostenloses und unverbindliches Beratungsgespräch mit einem unserer GenAI-Experten.
concept workshop
Buchen Sie Ihren ganztägigen Workshop und erhalten Sie passende Use Cases und Konzepte für Ihr Unternehmen.
Develop & Implement
Wir gehen ans offene Gehirn der AI und setzen gemeinsam mit Ihnen transparent, flexibel und effizient Ihren Use Case um.
Use Case 2
INFORMATIONS-
MANAGEMENT
Anwendungsfall
Wichtige Informationen aus verschiedenen Dateiformaten, die auf unternehmenseigenen Datenpfaden gespeichert sind – bspw. PDF, PPT, XLS oder DOC – sollen ohne Limit extrahiert, befragt, analysiert, verglichen oder zusammengefasst werden.
Loesung
Mit unseren GenAI Tools können Sie eine intelligente Such- und Analyseplattform aufbauen, die Ihre Dateien automatisch indexiert, klassifiziert und verarbeitet. GenAI kann auf Basis Ihrer Anfrgen oder Aufgben die relevanten Informationen aus Ihren Dateien – u.a. auch aus Visualisierungen und Tabellen – extrahieren, analysieren und zusammenfassen. Zudem können unser KI-Tools Ihnen dabei dienlich sein, anhand vorhandener Informationen Reports oder E-Mails zu schreiben, die Ihre Ergebnisse präsentieren oder kommunizieren. Unsere Lösung kombiniert die Leisstungsstärksten Sprachmodelle, mit einer Reihe von Systemmodifikationen, verschiedenen Analysetechniken und speziell ausgerichtete Datenhaltung im Vektorstore. Damit erhalten Sie die mit Abstand besten Ergebnisse mit der höchsten Qualität, die Sie auf dem Markt finden können.
Ergebnis & Nutzen
Organisationen finden, verstehen und nutzen Informationen schneller und einfacher, indem sie eine zentrale und intelligente Quelle für ihre Dateien schaffen. Individuelle Anforderungen und Prozesse werden vereinfacht, indem sie schnellen und geordneten Zugang zu Informationen schaffen, der bei Bedarf über verschiedene Schnittstellen, Kanäle oder Formulare eingesetzt werden kann.
Ihre Organisation kann effizienter arbeiten, da weniger Zeit für die Suche, Analyse und Zusammenfassung von Informationen aufgewendet muss. Die so geschaffene Verfügbarkeit fundierter und relevanter Informationen erhöht die Qualität im Unternehmen und verbessert die Entscheidungsfindung.
Für die Entwicklung einer performanten Lösung gibt es verschiedene Stellschrauben, an denen wir drehen können:
Sprachmodelle
Wir setzen je nach Anforderung verschiedene Sprachmodelle ein – z.B. GPT, LLamda, Gemini, Mistral
Texteinbettungen
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Aehnlichkeit
Wir können verschiedene Ähnlichkeitsmaße wie Kosinusähnlichkeit, Jaccard-Index oder Hamming-Distanz verwenden, um die Ähnlichkeit zwischen zwei Texten zu quantifizieren.
Naechste Nachbarn
Wir können verschiedene Optimierungen wie Invertierte Datei-Indizes oder hierarchische, navigierbare Lösungen verwenden, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Algorithmus zu verbessern.
Synonyme oder verwandte Begriffe
Wir können die semantische Reichweite der Suche erweitern, indem wir mehrere Synonyme oder verwandte Begriffe in die Suchanfragen aufnehmen.
Filter oder Modifikatoren
Wir können die Suche eingrenzen oder spezifizieren, indem wir Filter oder Modifikatoren in die Suchanfragen aufnehmen.
Mehrsprachige Einbettungen
Wir können Abfragen in einer Sprache stellen und Antworten in anderen Sprachen finden.
Optimierungen durch Prompt Engineering
Wir können die Klarheit, Vollständigkeit und Konsistenz der Anweisungen verbessern, indem wir Prompts verwenden, die das KI-Modell in eine bestimmte Richtung lenken. Wir können auch verschiedene Ergänzungen im Grundgerüst der Anfragen vornehmen, wie z.B. Rolle, Befähigung, konkrete Ergebnisse, Priming, Fokussierung, Analysetechniken, Kontext, Formulierungsart, Genauigkeit, Zielgruppe, Quellenangaben usw.
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