Organisationswissen für KI nutzbar machen
Dokumente, technische Referenzen, Richtlinien und interne Informationen in durchsuchbare, nachvollziehbare Wissenssysteme verwandeln, die KI-gestützte Arbeit unterstützen.
Wir entwickeln Retrieval- und Wissensarchitekturen, die Sprachmodelle mit relevanten Informationen verbinden – unter Wahrung von Zugriffskontrollen und Quellennachweisen.
Kernfähigkeiten
Von Dokumenten zu belegten Antworten
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Relevantes Quellmaterial abrufen und einem Sprachmodell beim Generieren einer Antwort bereitstellen.
Semantische Suche
Relevante Informationen nach Bedeutung und Kontext finden, statt sich nur auf exakte Schlüsselwörter zu verlassen.
Document Intelligence
Informationen aus Dokumenten und anderen unterstützten Formaten extrahieren, klassifizieren, strukturieren und interpretieren.
Wissensabruf im Unternehmen
Mehrere freigegebene Ablagen und Datenquellen unter Beachtung der Zugriffsrechte verbinden.
Quellenbasierte Antworten
Wo verfügbar, auf belegendes Material verweisen und abgerufene Belege von unbelegten Annahmen unterscheiden.
Wissens-Evaluierung
KI-Evaluierung & Governance entdeckenRelevanz des Retrievals, Korrektheit der Antworten, Qualität der Quellenangaben, Abdeckung und Robustheit gegenüber irreführendem oder unvollständigem Quellmaterial testen.
Engineering jenseits einer Vektordatenbank
Ein produktives Wissenssystem braucht mehr, als Dokumente einzubetten und Vektoren zu speichern.
Es braucht:
Geeignete Datenaufnahme und Parsing.
Metadaten und Indexierung.
Zugriffskontrolle.
Retrieval-Strategien.
Evaluierungsdatensätze.
Aktualisierungsmechanismen.
Monitoring.
Die Architektur sollte die Art der Informationen und die Entscheidungen widerspiegeln, die sie unterstützt.
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Sagen Sie uns, wo Ihr Wissen liegt, wer darauf zugreifen darf und welche Fragen es beantworten soll.