Mit iFinder & generativer KI zum Erfolg: Smarte Suche, präzise Antworten

Sie möchten generative KI in Ihrer Organisation einsetzen, haben aktuelle Projekte oder Uses Cases und wollen wissen, wie sich diese mit dem iFinder umsetzen lassen? Wir beleuchten mit Ihnen die KI-Einsatzmöglichkeiten für Ihren individuellen Fall und Ihre Branche.

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Zeit und Ressourcen sparen mit KI-Sprachmodellen

Große KI-Sprachmodelle (LLMs) erleichtern den Umgang mit großen Dokumentenmengen, verbessern die Suche, fassen relevanten Text zusammen und liefern valide Antworten auf Ihre Fragen

Sie arbeiten in Ihrer Organisation mit großen Mengen an Daten und Dokumenten?
Ihre Dokumente müssen schnell und effektiv verarbeitet oder bewertet werden?
Große Mengen an Text und Dokumenten-Inhalte sollen zusammengefasst werden (z.B. als Unterstützung bei der Erstellung von Vermerken)?
Dabei ist es Ihnen wichtig, dass
- die Zusammenfassungen präzise Informationen aus organisationseigenen Quellen enthalten,
- die Zugangsberechtigungen des Benutzers berücksichtigt werden und
- die Fundstellen transparent nachvollziehbar sind?
Sie möchten Mitarbeitenden oder Kunden Informationen aus großen Datenmengen bereitstellen, bspw. über den Dialog mit einem Chatbot (Frage-Antwort-System / Question Answering)?

Kurz erklärt: Large Language Models I LLMs I KI-Sprachmodelle I generative KI I Retrieval Augmented Generation (RAG)

Large Language Models (Abkürzung: LLMs) sind große Sprachmodelle, die auf Künstlicher Intelligenz und Machine Learning basieren. Sie verstehen längere Texte und sind in der Lage eine prägnante und zusammenfassende Version mit den Kernaussagen des Originaltextes zu erstellen. Basierend auf den relevanten Suchergebnissen in der Trefferliste liefern LLMs Antworten in natürlicher Sprache.

Als generative KI (auch GenAI genannt) bezeichnet man KI-basierte Systeme, die unter Verwendung von Machine Learning und großer Mengen an Trainingsdaten neue Inhalte erzeugen, z.B. Texte, Bilder, Videos oder Code. Generative KI wird im Kontext von Suche vorrangig für die Erzeugung von Antworten auf Basis von Suchtreffern genutzt sowie für deren Anreicherung.

Wichtig für die Verarbeitung natürlichlicher Sprache (Natural Language Processing) ist der Begriff Retrieval Augmented Generation (RAG). Retrieval Augmented Generation kombiniert die Stärken von Suche und LLMs. Unter Nutzung von vorhandenen Informationen ist das Modell in der Lage, den Kontext von Nutzeranfragen besser zu verstehen und präzisere Antworten zu generieren.

Die Wahl des richtigen LLMs - lassen Sie sich von uns beraten

GPT, Gemini, Claude oder doch eines der kleineren Modelle? Keine Sorge, wir behalten für Sie den Überblick.

Als Anbieter von Enterprise Search-Software mit KI-Assistent evaluieren wir kontinuierlich neue Technologien auf dem Markt. Wir beraten Sie bei der Auswahl des für Ihren Use Case und Ihre IT-Infrastruktur (On-Premises oder SaaS) passendsten Modells.

Enterprise Search & generative KI: Die perfekte Symbiose

Mit einer Kombination aus Suche und Sprachmodellen können Organisationen Datensilos auflösen, das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, die effektive Wissenssuche erleichtern und ihre Produktivität steigern. Die Suche sorgt für eine optimale Vorverarbeitung der Daten und gibt der generativen KI die entsprechenden Informationen weiter, um die Fragen der Anwender datenschutzkonform und sicher zu beantworten.

Kundenbeispiel aus der Praxis: Erfolgreicher Einsatz von KI in einer deutschen Bundesbehörde - von der KI-Suche bis zum KI-basierten Intranet-Chatbot

Unser Kunde nutzt seit vielen Jahren den iFinder als interne Such-Software für die effiziente Informationsbereitstellung.

In einem neuen Projekt kommt generative KI ins Spiel, um in Form eines Intranet-Chatbots die Beantwortung organisatorischer Fragen der Mitarbeitenden zu erleichtern – schnell, präzise und rund um die Uhr verfügbar.

Die Herausforderung:

Ziel ist, dass Mitarbeitende im Intranet gängige Fragen rund um ihren Arbeitsalltag in natürlicher, mitunter informeller Sprache stellen können und Antworten darauf ebenfalls in natürlicher Sprache erhalten.

Die Antworten des Chatbots dürfen ausschließlich auf Daten aus dem Intranet basieren. Sollte er eine Frage nicht anhand der Intranet-Daten beantworten können, wird das klar kommuniziert und keine Antworten erfunden (kein Halluzinieren).

Die Lösung:

Das gesamte System ist so ausgelegt, dass es pro Tag mehrere Tausend Anfragen bedienen kann. Die Kombination aus iFinder und iAssistant sorgt dafür, dass die Antworten ausschließlich auf Daten aufbauen, für die die fragende Person auch Lese- und Nutzerberechtigungen besitzt.

Das technologische Know-how von IntraFind, die inhaltliche Expertise der Bundesbehörde sowie eine partnerschaftliche Zusammenarbeit trugen essenziell zum Projekterfolg bei.

Der vorgestellte Use Case lässt sich selbstverständlich für jede Branche abbilden, ob Industrie, Finanzsektor oder öffentliche Verwaltung.

Sie haben einen eigenen, speziellen Use Case?

Sie möchten generative KI für Ihre Daten einsetzen?

Kontaktieren Sie uns per Formular mit den groben Eckdaten Ihres Use Case

Wir beleuchten Ihren Use Case und beraten Sie unverbindlich

Realisieren Sie mit uns KI Innovationen - behalten Sie dabei stets die Kontrolle über Ihre Daten

Was können Sie erwarten?

Eine unverbindliche Einschätzung, welche Lösung für Ihren Case und zu Ihrer Organisation passt
Besprechung wichtiger Rahmenbedingungen, die beim Einsatz von KI in Ihrer Organisation beachtet werden müssen (z.B. Datensicherheit und Datenschutz)
Sie gehen keinerlei Verpflichtungen ein, wir beleuchten Ihren Use Case und beraten Sie
Ihre Ansprechpartner:

Franz Kögl, Vorstand Breno Faria, Product Lead AI

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