Künstliche Intelligenz

Foundation-Models sind große maschinelle Lernmodelle im Bereich der generativen KI, die mit einer Vielzahl von Daten trainiert und für eine breite Palette von Anwendungen optimiert werden.

Large Language Models (LLMs) wie GPT sollten dort eingesetzt werden, wo sie wirklich effektiv sind. Zum Beispiel generieren LLMs Texte, liefern zusätzliche Ideen für Brainstorming, übersetzen und erstellen Zusammenfassungen. Diese Werkzeuge bieten einen Zusatznutzen und erleichtern bei richtiger Anwendung die Arbeit erheblich.

Prompt-Engineering ist der Gestaltungsprozess von Anweisungen, die an Large Language Models (LLMs) gegeben werden, um den besten Output zu erhalten. Geeignete Prompts leiten das LLM dazu an, genaue, relevante und kontextgerechte Antworten zu produzieren. Prompt Engineering ist entscheidend für die Verbesserung der LLM-Leistung.

RAG, oder Retrieval Augmented Generation, ist eine Methode, die die Qualität der generierten Texte von Large Language Models verbessert. Das LLM greift dabei auf relevante Informationen aus einer Datenbank oder einer Reihe von Dokumenten zu, um dann Texte auf Basis dieser abgerufenen Informationen zu generieren.

Bei der Datenhalluzination liefern Large Language Models falsche Antworten, die aufgrund von kohärenten und flüssigen Texten plausibel erscheinen. Diese generierten Antworten können unvollständig sein, veraltete Informationen enthalten oder Falschaussagen beinhalten und dadurch Unternehmen zu falschen oder fehlerhaften Entscheidungen verleiten.

Um Datenhalluzinationen zu minimieren, kann ein Unternehmen das von einer Insight Engine extrahierte Unternehmenswissen mit den linguistischen Fähigkeiten eines Large Language Model (LLM) kombinieren. Diese Kombination ermöglicht eine detailliertere Analyse und stellt sicher, dass die generierten Ergebnisse nicht nur sprachlich korrekt sind, sondern auch auf genauen und relevanten unternehmensspezifischen Informationen beruhen. Darüber hinaus ergänzt eine Insight Engine die Antworten mit Quellenangaben zur einfacheren Validierbarkeit der Antwort.

Wissensgraphen (Knowledge Graph) stellen das Wissen und reale Entitäten innerhalb eines Unternehmens in einem Diagramm dar. Die User sehen, wie Informationen aus verschiedenen Quellen organisiert und miteinander verbunden sind, und erhalten einen umfassenden Überblick über die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Themen. Die reichhaltige Semantik hilft insbesondere bei der Informationsbeschaffung, um zu verstehen und zu lernen, wie Entitäten miteinander in Beziehung stehen, und ermöglicht so eine sinnbasierte Datenverarbeitung.

Die Vektorsuche ist eine Technik, die im Information Retrieval verwendet wird, um Elemente zu finden, die einem bestimmten Abfrageelement semantisch ähnlich sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen schlagwortbasierten Suchsystemen, die nur exakte Wörter oder Phrasen finden, berücksichtigt die Vektorsuche die semantische Bedeutung und den Kontext der Suchanfrage. Bei jeder Vektorsuche sind die Qualität und der Kontext des Vektors ausschlaggebend für qualitativ hochwertige Ergebnisse. Daher sind überzeugende semantische Pipelines in einem solchen Kontext äußerst wichtig, um die Informationen genau zu analysieren und aufzubereiten.

Natural Language Processing (NLP) befasst sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche Sprache. Sie versetzt die Software in die Lage, menschliche Sprache zu verstehen und zu analysieren sowie zu reagieren und menschenähnliche Texte zu erzeugen - zum Beispiel in Chatbots oder Large Language Models (LLMs).

Ein KI-Modell als Service ist ein cloudbasierter Dienst, der Zugang zu vortrainierten Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) bietet. Mindbreeze nutzt diese KI-Modelle, wie Large Language Models, um aus internen Unternehmensdaten unter Berücksichtigung der geltenden Sicherheitseinstellungen Antworten zu generieren.

Mindbreeze liefert intelligente, KI-basierte und kontextbezogene Antworten anstatt klassischer Suchergebnisse.

• Durchführung multimodaler Suchen über Text, Bilder, Audio, Video und Sprachabfragen durch Speech-to-Text.
• Gewinnung tieferer Einblicke (Insights) durch semantische Suche mit Vektor-Embeddings, die die Absicht und den Kontext verstehen.
• Automatische Verfeinerung von Suchanfragen und Neusortierung der Ergebnisse durch neuronale Modelle und KI-gestützte Relevanzoptimierung.
• Personalisierte Ergebnisse, die sich mit jeder Interaktion weiterentwickeln, unterstützt durch Verhaltensanalysen.
• Datenanreicherung wie Entitätserkennung, Sentimentanalyse, Intent-Klassifikation sowie eine Graph-basierte Suche zum Darstellen von Beziehungen und Auffinden von versteckten Mustern.
• Visuelle Exploration der Ergebnisse durch geführte Navigation, Geocoding für Standortkontext und erweiterte Filtermöglichkeiten.

Das Ergebnis: schnellere Antworten, tiefere Einblicke und ein vollständig personalisiertes Sucherlebnis – ideal für Unternehmen und datengetriebene Teams.

Mindbreeze unterstützt einen klar strukturierten Entwicklungs- und Betriebsprozess mit spezialisierten Rollen:

• Connector Developers entwickeln und warten individuelle Datenquellen-Konnektoren.
• Ingestion & Content Processing Engineers sind verantwortlich für die Datenaufnahme, semantische Verarbeitung, Anreicherung und Indexierung.
• Relevance & Search Experience Admins optimieren Ranking-Modelle, Query-Pipelines und Ergebnisqualität.
• Insight App Builders erstellen Such-Apps mit Low-Code-Tools.
• Insight App Developers erweitern die Funktionen durch maßgeschneiderte Integrationen oder eigenen Code.

Mindbreeze bietet ein umfassendes Set an Entwicklungs- und Monitoring-Werkzeugen:

• SDKs und OpenAPI-Dokus für nahtlose Integration in verschiedenen Programmiersprachen.
• App.telemetry, ein integriertes verteiltes Observability-System für detaillierte Metriken und Task-Tracing.
• Administration Tools für das Debugging der Datenaufnahme (Ingestion), semantischer Chunking-Prozesse, Embeddings und Indexing-Pipelines.
• Evaluation Framework zur Bewertung, Validierung und automatischen Feinjustierung der Relevanz- und KI-basierten Suchfeatures.

Das Evaluation Framework ermöglicht reproduzierbare Experimente und tiefe Analysen:

• Verwendung synthetischer oder kuratierter Testdatensätze zur Validierung von Indexierungs- und Retrieval-Pipelines.
• Bewertung generativer KI-Funktionen und Relevanz-Optimierungen durch automatische Scoring-Mechanismen.
• Überwachung der Ergebnisse über Dashboards und Analysen zur datenbasierten Verbesserung.

Damit stellt Mindbreeze sicher, dass Qualität der Ergebnisse und KI-Modelle kontinuierlich weiterentwickelt werden und auch bei großen Installationen eine hohe Genauigkeit beibehält.

Das Verhalten von Nutzerinnen und Nutzern ist ein zentraler Faktor zur Optimierung von Mindbreeze:

• Erfassung sowohl impliziter Signale (Nutzungsverhalten) als auch expliziter Rückmeldungen (Bewertungen, Feedback).
• Integration des Feedbacks in das Evaluation Framework zur Erweiterung von Datensätzen und Verbesserung der Personalisierung.
• Nutzerprofile und Interaktionsanalysen helfen dabei, Ranking-Modelle zu verfeinern und relevantere Ergebnisse bereitzustellen.

So entsteht ein selbstlernendes Ökosystem, das sich dynamisch an die Bedürfnisse der Anwenderinnen und Anwender anpasst.