Das ständig steigende Datenvolumen fordert täglich Unternehmen und Mitarbeitende bei der Suche nach den richtigen Informationen. Besonders die hohe Anzahl an unstrukturierten Informationen in Protokollen, E-Mails, Bildern oder Videos erschwert die Gesamtsicht auf ein Thema.
Aus diesem Grund haben wir die Mindbreeze Insight Services entwickelt. Durch den Einsatz und die Kombination verschiedener Methoden der künstlichen Intelligenz versteht, extrahiert und verknüpft Mindbreeze die relevanten Fakten aus verschiedenen Dokumenten oder erstellt Zusammenfassungen, um Mitarbeitende mit wertvollen Erkenntnissen zu versorgen.
Insight Services bilden die Basis für eine KI-basierte Informationsbereitstellung (GenAI) mit Mindbreeze InSpire.
Fact Extraction Service
Der Fact Extraction Service von Mindbreeze erkennt die semantische Bedeutung der Informationen in Ihren Dokumenten. Mit vordefinierten Modellen als Grundlage lassen sich wichtige Fakten extrahieren und mit bereits gekennzeichneten Metadaten und Entitäten verknüpfen.
Dadurch werden in Echtzeit neue Erkenntnisse gewonnen, die es Anwender:innen ermöglichen, Sachinformationen und bisher unbekanntes Unternehmenswissen zu nutzen.
Classification
Mit dem Classification Service extrahiert Mindbreeze Metadaten aus unstrukturierten Texten und nutzt deren Semantik, um den Dokument- und Inhaltstyp (ob Text, Bild oder Video) zu bestimmen.
Grundlage dafür ist ein integriertes maschinelles Lernmodell, das sich kontinuierlich selbst optimiert und einfach an Ihre individuellen Geschäftsanforderungen anpassen lässt.
Natural Language Question Answering
Benutzeranfragen in natürlicher Sprache zu verstehen, zählt zu den Stärken von Mindbreeze InSpire. Dazu greift Mindbreeze InSpire auf Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen zu und nutzt Natural Language Question Answering (NLQA), um relevante Fakten zu extrahieren und den Benutzer:innen Insights als Entscheidungsgrundlage zu liefern. Diese KI-Funktion ermöglicht es Mitarbeitenden aller Abteilungen und Erfahrungsstufen, zuverlässige Antworten auf ihre Fragen zu erhalten.
Large Language Models
Die Kombination Mindbreeze InSpire und Large Language Model (LLM) hebt das Wissensmanagement in Unternehmen auf ein neues Niveau und revolutioniert die Art und Weise, wie Daten verstanden, abgerufen und genutzt werden.
Kunden können bei Mindbreeze ihr bevorzugtes LLM selbst auswählen. Die Mindbreeze InSpire Insight Engine wird mit vortrainierten Modellen ausgeliefert. Durch die Verwendung von Transformer-Modellen und offenen Standards können Unternehmen problemlos auf Modelle von Communities wie Hugging Face zugreifen.
Retrieval Augmented Generation
Im Gegensatz zu traditionellen generativen Modellen, die Text ausschließlich auf der Grundlage einer vorgegebenen Eingabeaufforderung oder eines Inputs generieren, haben RAG-Modelle Zugriff auf eine externe Informationsquelle, wie z. B. ein vortrainiertes Sprachmodell oder eine spezifische Wissensbasis.
Dieser Zugang ermöglicht es zusätzlichen Kontext, Fakten und Hinweise in den Generierungsprozess einzubeziehen, was zu kohärenten, genaueren und relevanteren Ergebnissen führt.
Ein Beispiel ist der Mindbreeze InSpire AI Chat, der relevante Fakten in natürlicher Sprache zusammenfasst. Die Benutzer:innen erhalten durch die angezeigten Quellenangaben zusätzlichen Kontext und können so die Antworten schnell und einfach prüfen.
Insight App Generation
Mit dem Insight App Designer lassen sich beliebig viele unterschiedliche 360-Grad-Sichten von Informationen, sogenannte Insight Apps, in kürzester Zeit ohne bzw. mit wenig Code generieren. Die Anwender:innen wählen dabei aus den unterschiedlichen Designelementen und Widgets, die sich beliebig kombinieren lassen und stellen „ihre“ Insight App zusammen. Bei einer Abfrage werden die Ergebnisse nur jenen Personen angezeigt, die berechtigt sind.
Durch die Integration von Insight Apps in Webseiten und Plattformen wie Microsoft Outlook, Microsoft SharePoint und Salesforce erhalten Anwender:innen Fakten direkt in der jeweiligen Anwendung, in der sie aktuell arbeiten.
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