A team that can't be beat

Nutzen Sie das volle Potenzial von KI in Ihrem Unternehmen.

Innovation

Künstliche Intelligenz

Generative KI ist kein Nice-to-have, es ist die Basis für Ihren zukünftigen Erfolg. Mindbreeze InSpire liefert die Fakten für einen sicheren Einsatz von Large Language Models (LLM) in Unternehmen.

 

Beschleunigter Erkenntnisgewinn

Mit verschiedensten KI-Methoden reduziert Mindbreeze InSpire Zeit und Aufwand um Erkenntnisse aus Informationen zu gewinnen.

 

Personalisierte und kontextbezogene Ergebnisse

Durch künstliche Intelligenz, wie Deep Learning und Large Language Models, interagiert Mindbreeze InSpire personalisiert und kontextbezogen mit Angestellten und Kunden, zum Beispiel bei Supportanfragen.

 

Prozessautomatisierung

Mindbreeze InSpire rationalisiert, vereinfacht und automatisiert zeitaufwendige Geschäftsprozesse Ihrer Mitarbeiter:innen mit KI.

 

Schnelle Antworten mit dem Mindbreeze InSpire AI Chat

Mindbreeze InSpire and Large Language Models

Offene Standards

Freie Wahl beim Einsatz von LLMs

Egal ob GPT von OpenAI, Llama2 von Meta oder Modelle von Huggingface, kombinieren Sie Mindbreeze InSpire mit dem Large Language Model Ihrer Wahl und generieren Sie Antworten und Erkenntnisse aus unternehmensinternen Daten die dem Menschen bemerkenswert ähnlich sind. Mindbreeze vertraut und unterstützt offene Standards wie ONNX (Open Neural Network Exchange).

Quellenangaben

Nachvollziehbare Antworten von LLMs

Stellen Sie mühelos den Datenschutz in Ihrem Unternehmen sicher. Entscheiden Sie selbst aus welchen Daten Ihr gewähltes LLM Inhalte generiert und minimieren Sie so Halluzinationen - also Antworten, die zwar überzeugend klingen, aber falsch sein können. Durch angezeigte Quellen lassen sich die präzisen und faktengestützten Antworten jederzeit zusätzlich überprüfen.

Optimierung

Laufende Verbesserung durch Learning

Profitieren Sie von der laufenden Verfeinerung und Optimierung der Ergebnisse basierend auf den Erfahrungen aus vergangenen menschlichen Interaktionen. Mindbreeze InSpire lernt von Ihnen und passt sich dadurch immer mehr an Ihre Bedürfnisse an. Die Anfragen und das Nutzerverhalten Ihrer Mitarbeiter:innen werden nicht an Drittanbieter übermittelt und ausgewertet.

Methode

Relevanzmodell

Mit auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzen basierenden Relevanzmodell analysiert Mindbreeze InSpire das Nutzerverhalten (vorangegangene Suchen, Interaktionen mit Treffern), kann vorhersagen welche Inhalte relevant sind und so Ergebnisanzeigen personalisieren.

Mehr dazu in unserem Blog 

Jakob Praher

Generative KI (GenAI) und Tools wie ChatGPT haben die Welt im Sturm erobert. Damit diese Technologien jedoch professionell in Unternehmen eingesetzt werden können, müssen zahlreiche Herausforderungen bewältigt werden - zum Beispiel Datenhalluzination, mangelnde Datensicherheit, Berechtigungen, kritische Fragen zum geistigen Eigentum, teure Schulungskosten und die technische Umsetzung mit vertraulichen Unternehmensdaten. Mindbreeze InSpire löst diese Herausforderungen und bildet damit die ideale Basis, um Generative KI für den Unternehmenseinsatz fit zu machen.

Jakob Praher, CTO Mindbreeze

Generative KI Demo

Überzeugen Sie sich selbst

Sehen Sie, wie generative KI und natürlichsprachliche Fragebeantwortung in jeder Mindbreeze InSpire Insight App durch die Language Prompt Engineering Technologie möglich wird.

Natural Language Question Answering

Mindbreeze InSpire NLQA Use Case

Retrieval Augmented Generation

Mindbreeze InSpire RAG Use Case

Frequently asked questions

Large Language Models (LLMs) sind Modelle aus dem Bereich der generativen KI. LLMs werden mit einer großen Menge an Inhalten trainiert, um die natürliche Sprache zu "verstehen" und menschenähnliche Antworten und Dialoge zu erzeugen.
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.
White Paper - LLM - Large Language Models Poster

 

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Unser Team beantwortet gerne Ihre Fragen zu Mindbreeze InSpire. In diesem exklusiven Whitepaper erfahren Sie vorab, wie Large Language Models (LLMs) Ihnen dabei helfen, Daten- und Wissenssilos zu überwinden und wie Sie generative KI für geschäftsrelevante Entscheidungen sicher nutzen.
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