Izz.ai - Dein KI-Blog

Alle reden über RAG, als wäre es das Nonplusultra der GenAI-Welt.

„Einfach deine Dokumente vektorisieren, in eine Datenbank kippen – und zack, die KI kennt dein Unternehmen!“

Klingt gut. Funktioniert aber nur auf PowerPoint-Folien.

Klassische B2B-Softwareentwicklung hat viele Prinzipien. Planung, Spezifikation, saubere Architekturen, ausgetestete Komponenten, Rollouts mit Checklisten und Schampus.

Und jetzt kommt KI.

Was also tun, wenn man als Unternehmen Businesslösungen entwickeln will, die KI nutzen – um Umsatz zu steigern, Kosten zu senken oder Mitarbeitende zu entlasten?

Künstliche Intelligenz ist beeindruckend.

Sie kann Texte zusammenfassen, Code schreiben, Mails beantworten und dir sogar erklären, wie Steuerrecht funktioniert (besser als einige Steuerberater).

 Aber es gibt da ein Problem.

Viele Menschen gehen davon aus, dass ein KI-System mit jeder Nutzung automatisch schlauer wird. Das klingt verlockend, ist aber falsch.

In diesem Artikel geht es um ein simples, aber aufschlussreiches Experiment: Vier große Sprachmodelle (LLM) bekommen dieselbe Aufgabe und bewerten anschließend ihre eigenen Ergebnisse.

Es gibt Entscheidungen, die willst du für immer treffen.

Zum Beispiel: Wen du heiratest. Oder was für ein Mensch du werden willst.

Aber dann gibt es Entscheidungen, bei denen “für immer” nicht sinnvoll ist.

Zum Beispiel: Welchen KI-Anbieter du in deine Software einbaust.

Wenn es darum geht, Autos zu bauen, sind wir vorne dabei (noch). Wenn’s aber um neue Technologien wie Künstliche Intelligenz geht? Naja, da schauen wir Deutschen lieber erstmal ein bisschen zu.

In der sich rasant entwickelnden Welt der generativen KI (GenAI) stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die richtige Strategie für ihre spezifischen Anwendungsfälle zu wählen.

In der heutigen digitalen Welt werden Speech-Chat-Bots immer populärer. Diese Technologie ermöglicht es Unternehmen, auf eine neue Art und Weise mit ihren Kunden zu interagieren, indem sie menschliche Sprache versteht und darauf reagiert.

In der heutigen digitalisierten Geschäftswelt ist ein exzellenter Kundenservice nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern eine absolute Notwendigkeit. In diesem Blogpost werfen wir einen Blick darauf, wie NLP den Kundenservice verbessert.

Dieser Blogpost gibt einen Überblick über die derzeitigen rechtlichen Rahmenbedingungen für GenAI in der EU und wie Unternehmen sich darauf vorbereiten können.

Selbst die besten vortrainierten Modelle (pre-trained models) wie GPT-4, BERT und T5 benötigen möglicherweise Anpassungen, um den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht zu werden

Heute wollen wir einen Schritt weiter gehen und uns ansehen, wie die Vektorisierung von Daten in Kombination mit RAG zu deutlich verbesserten Suchergebnissen und Informationsverarbeitung führen kann.

Heute widmen wir uns dem Konzept des "Chunking" und seiner Rolle in Verbindung mit der Retrieval Augmented Generation (RAG).

Nachdem wir im letzten Blog-Post das Konzept des Chunking und seine Bedeutung in der Retrieval Augmented Generation (RAG) eingeführt haben, wollen wir uns heute spezielleren Chunking-Strategien zuwenden.

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die die Art und Weise revolutioniert, wie KI Informationen verarbeitet und nutzt. In diesem Blog-Post erläutern wir, was RAG ist und wie es KI-Use Cases in Unternehmen beeinflussen kann.

Ein wesentlicher Aspekt beim erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien in Unternehmen ist das sogenannte "Prompting", d.h. wie man die KI gezielt anleitet, um präzise und nützliche Antworten zu erhalten.

Alle sprechen von generativer KI oder GenAI. Aber was verbirgt sich hinter diesem Begriff, und welchen Nutzen können Unternehmen daraus ziehen?

In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz (KI) die Geschäftswelt revolutioniert, freuen wir uns, Dir die izz.ai Akademie vorzustellen. Unser Ziel ist es Unternehmen und ihre Mitarbeiter mit dem Wissen und den Fähigkeiten auszustatten, die sie benötigen, um KI effektiv einzusetzen.