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Frau mit Brille

Sie möchten mehr erfahren über generative KI und iFinder Enterprise Search?

Sie beschäftigen sich mit den Möglichkeiten generativer KI, haben aktuelle Projekte oder Uses Cases zu Large Language Models wie GPT und möchten erfahren, wie sich diese mit dem iFinder abbilden lassen? Wir beleuchten mit Ihnen die neuen KI-Einsatzmöglichkeiten für Ihren ganz individuellen Fall.
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Zeit und Ressourcen sparen mit KI-Sprachmodellen

Große KI-Sprachmodelle wie ChatGPT oder Google Bard erleichtern den Umgang mit großen Dokumentenmengen, verbessern die Suche, fassen relevanten Text zusammen und liefern Antworten auf Ihre Fragen
  • Sie arbeiten mit großen Mengen an Daten und Dokumenten?
  • 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)?
  • Sie möchten Informationen aus großen Datenmengen abfragen, bspw. via einem Chatfenster (Frage-Antwort-System / Question Answering)?

Große KI-Sprachmodelle (engl.: Large Language Models) können hier helfen.

Kurz erklärt: Large Language Models I LLMs I KI-Sprachmodelle I generative KI

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.

Unsere Enterprise Search Software iFinder integriert LLMs.

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.
Beispiel Use Case: Erfahren Sie mehr über den Einsatz von KI in einer deutschen Bundesbehörde

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

Beispiel Use Case: Zusammenfassung von Dokumenten in einer Bundesbehörde
Behördenarbeit erfordert oft die Auseinandersetzung mit umfangreichen Dokumenten und Berichten. Die Fähigkeit, diese Dokumente schnell und effektiv zu rezipieren, kann die Effizienz der Arbeit enorm steigern.

Unser Anwendungsfall stellt sich der Aufgabe "Zusammenfassung von Dokumenten" und nutzt KI, um Texte automatisch auf die wichtigsten Kernaussagen zu verdichten.
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Suchfeld Laptop
Die Herausforderung:
Im Mittelpunkt dieses Anwendungsfalls steht die Auswahl eines geeigneten Generativen Large Language Modells für die Zusammenfassung. Dieses Modell wird darauf trainiert, lange Texte zu analysieren und daraus eine informative Zusammenfassung zu erstellen. Dabei gilt es, das optimale Gleichgewicht zwischen Informationsdichte und Verständlichkeit zu finden. Gegebenenfalls sind Vorverarbeitungsschritte nötig, um die in den Dokumenten existierende Struktur zu berücksichtigen.
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Zwei Kollegen im Gespräch
Die Lösung:
Für die Auswahl des optimalen LLMs zur Textzusammenfassung ist nicht nur technisches Know-how, sondern auch die inhaltliche Expertise der Bundesbehörde unerlässlich. Obwohl KI-gesteuerte Modelle in der Lage sind, Textzusammenfassungen zu erstellen, hängt ihre Effektivität stark vom Kontext und der spezifischen Art des zu zusammenfassenden Textes ab. Daher ist es entscheidend, dass die Zusammenfassungen von den Experten und Expertinnen der Bundesbehörde beurteilt und validiert werden.
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Kollegen geben High-Five

Sie haben einen eigenen, speziellen Use Case?

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Sie möchten KI Tools wie LLMs für Sprachverarbeitung einsetzen?

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Kontaktieren Sie uns über das Formular mit den groben Eckdaten Ihres Use Case

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Icon Glühbirne

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, prägnante Einschätzung, welche Lösung für Ihren Case und zu Ihrer Organisation passt
  • Erklärungen von Vorteilen und Punkten, die 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         

Ihre Ansprechpartner

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Erfahren Sie mehr, wie KI Tools die Suche in Zukunft noch besser machen

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Blick in die Glaskugel

Ist die Suchmaschine tot?

ChatGPT ist zur Zeit in aller Munde. Dr. Christoph Goller, Head of Research beim Search-Spezialisten IntraFind, hat ChatGPT ausprobiert und sich Gedanken zu den Auswirkungen auf Suchmaschinen gemacht.
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IntraFind Kunden-Webinar: Die Zukunft der intelligenten Suche

Kunden-Webinar: Die Zukunft der intelligenten Suche

Erfahren Sie in unserem exklusiven Kunden-Webinar wie LLMs im iFinder bereits genutzt werden.
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Future

Semantic Search

Mit dem Aufkommen von großen Sprachmodellen und Deep Learning ergibt sich die Notwendigkeit, Suchmaschinen neu zu definieren. Lesen Sie mehr in unserem Blog Artikel. (in EN)
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Oft gestellte Fragen

Oft gestellte Fragen zu LLMs

👉 Wie unterscheidet sich ein LLM von herkömmlichen KI-Modellen und anderen Sprachmodellen?

Der Unterschied zwischen LLMs und "traditionellen" KI-Modellen liegt in der Art und Weise, wie sie trainiert werden und in der Art der Aufgaben, die sie ausführen können. Traditionelle KI-Modelle sind oft für spezifische Aufgaben konzipiert, wie z.B. Textklassifikation oder Entitätenextraktion. Sie werden in der Regel auf spezifischen, annotierten Datensätzen trainiert und sind auf die spezifische Aufgabe beschränkt, für die sie trainiert wurden.

LLMs hingegen können eine breite Palette von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ausführen, einschließlich (aber nicht beschränkt auf) Textgenerierung, Textklassifizierung, Sentimentanalyse, maschinelles Übersetzen und vieles mehr.

LLMs werden auf gigantischen Datensätzen trainiert, die Milliarden von Wörtern oder Texten umfassen können. Sie benötigen große Mengen an Daten und erhebliche Rechenressourcen für das Training. In der Regel erfordert die Arbeit mit solchen Modellen spezialisierte Hardware und Software sowie erhebliches technisches Know-how. Durch die Größe der Modelle und Trainingsdaten ist die Qualität der Ausgaben sehr hoch und, gerade bei der Generierung von Texten, oft von durch Menschen erzeugter Information nicht unterscheidbar.

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👉 Welche Anwendungsbereiche gibt es für Large Language Model (LLM)?

LLMs sind vielfältig einsetzbar. Unter anderem können LLMs in folgenden Fällen unterstützen:

> LLMs können verwendet werden, um große Textmengen zu analysieren, Themen zu erkennen und lange Texte und Artikel zusammenzufassen.
> LLMs können als Grundlage für interaktive Chatbots und virtuelle Assistenten dienen, die menschenähnliche Konversationen führen können.
> LLMs können als Grundlage für intelligente Frage-Antwort-Systeme dienen, die komplexe Fragen beantworten und Lösungen zu spezifischen Problemen bieten können.



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👉 LLMs als SaaS oder onPremise?

Die Entscheidung, ob ein LLM auf eigenen Servern im eigenen Haus betrieben (on premise) oder als Cloud-Lösung als SaaS (Software-as-a-Service) gemietet wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab.

Für eine on premise-Lösung spricht die Kontrolle, die Sie als Unternehmen oder Behörde über die gesamte Infrastruktur und Daten haben. Alle Daten und Prozesse werden intern verwaltet, um potenzielle Sicherheitsbedenken zu minimieren und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Für eine SaaS-Lösung spricht, dass Sie die Hardwareinfrastruktur für den Betrieb der LLMs nicht selbst aufbauen müssen.

Mit dem iFinder können wir Ihre Daten sowohl on premise als auch in der Cloud mit LLMs verarbeiten.



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