OutSystems AI für Apps und Agenten
Das Versprechen der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) ist eine Welt, in der Ihre Geschäftssysteme selbstständig denken, sich anpassen und Neues kreieren, um Wettbewerber zu übertreffen. GenAI hat weitreichende Vorteile, da Sie es in viele Aspekte Ihres Unternehmens integrieren können, um neue Geschäftsmodelle voranzutreiben, die Mitarbeiterzahl zu optimieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und vieles mehr.
Aber hier ist der springende Punkt: Um sein volles Potenzial auszuschöpfen, geht es um mehr als nur um den Einsatz eines ausgefallenen neuen Algorithmus.
In diesem Blog präsentiere ich fünf technische Tipps, die Ihnen helfen, GenAI so zu implementieren, dass es Ihr Unternehmen transformiert. Weitere technische Details und noch mehr Tipps finden Sie in unserem On-Demand-Webinar Building Generative AI Solutions: A deep dive into technical practices.
Inhalt:
- GenAI-Tipp #1: Errichten Sie das Fundament für KI
- GenAI Tipp #2: Passen Sie Ihre GenAI mit Fundierung an Ihre Domain an
- GenAI-Tipp #3: Mustererkennung beschleunigt Ihren Erfolg
- GenAI Tipp #4: Nutzen Sie RAG für unverzichtbare Relevanz
- GenAI-Tipp #5: Optimieren Sie Ihre Implementierung mit Chunking und kontextbewusstem Splitting
- Die Zukunft ist generativ
GenAI-Tipp #1: Errichten Sie das Fundament für KI
Bei der Einführung neuer Technologien haben Unternehmen oft mit veralteten, monolithischen Systemen zu kämpfen. Auch wenn diese Systeme einfach zu verwalten sind, schränken sie Experimente und Innovationen ein. Für eine erfolgreiche GenAI-Implementierung brauchen Sie eine flexible, serviceorientierte Technologiearchitektur, die als „On-Ramp“ dient, um Ihre Apps und Systeme mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu verbinden. Dieser „On-Ramp“ vereinfacht die Integration mit KI-Modellen wie OpenAI, Amazon Bedrock, Llama (von Meta), Claude und anderen.
Diese Schicht eröffnet spannende Möglichkeiten wie Benutzer-Feedbackschleifen in Echtzeit, asynchrone Modellaufrufe und Pipelines, die den Datenfluss von der Quelle zu einer Vektordatenbank beschleunigen. In diesem Prozess werden Daten in Vektoren umgewandelt, die immun gegen Reverse Engineering sind und auch viele GenAI- und KI-Funktionen wie multimodale Suche, Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungs-Engines beschleunigen.
GenAI Tipp #2: Passen Sie Ihre GenAI mit Fundierung an Ihre Domain an
Warum sollten Sie Ihre eigenen Modelle selbst erstellen und trainieren, wenn Sie vortrainierte Modelle mit Ihren Daten arbeiten lassen können? Eine Technik namens Fundierung (engl. „Grounding“) ermöglicht es bestehenden LLMs, die Nuancen der menschlichen Sprache und der physischen Welt zu verstehen. Wenn GenAI beispielsweise einen Satz verarbeitet, hilft die Fundierung dabei, Wörter mit realen Referenzen oder Konzepten zu verknüpfen.
Die Fundierung verbindet die Modellausgabe mit überprüfbaren Informationsquellen. Indem Sie Modellen Zugriff auf bestimmte Datenquellen gewähren, binden Sie deren Ausgabe an die Daten. So erhalten Sie bessere Vorhersagen und Antworten, da GenAI relevante Informationen verwendet. Dies verringert auch die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Modelle Inhalte erfinden oder ungenaue Informationen produzieren.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie sind in der Gesundheitsbranche tätig und möchten GenAI zur Unterstützung medizinischer Diagnosen einsetzen. Anstatt ein neues Modell von Grund auf neu zu trainieren, können Sie ein vortrainiertes LLM verwenden und es mit spezifischen medizinischen Datenbanken und Lehrbüchern fundieren. Wenn die KI die Symptome eines Patienten verarbeitet, kann sie Diagnosen und Empfehlungen auf der Grundlage verifizierter medizinischer Informationen bereitstellen und so die Genauigkeit und Zuverlässigkeit verbessern.
Die Fundierung ist wirtschaftlicher und effektiver, als ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, da letzteres einen umfangreichen Datensatz und beträchtliche Rechenleistung erfordert.
GenAI-Tipp #3: Mustererkennung beschleunigt Ihren Erfolg
Jedes Unternehmen verfügt über eine Vielzahl von Möglichkeiten, die durch generative KI erschlossen werden können. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei der Implementierung von GenAI liegt in der Kategorisierung von Anwendungsfällen nach Mustern. Denn sie erlauben es Ihrem Unternehmen, Lösungen genau vorherzusagen. Diese Muster stellen klar definierte, dokumentierte und wiederholbare Prozesse dar, die bei einer Ausführung ohne Anomalien schnelle und effiziente Lösungen für Geschäftsprobleme liefern würden. Wenn Ihre Organisation auf Mustern aufbaut, kann sie GenAI nutzen, um mehrere Facetten ihrer Abläufe gleichzeitig zu adressieren.
Wenn Sie beispielsweise ein Muster in Kundensupportanfragen entdecken, können Sie umgehend eine generative KI-Lösung bereitstellen, die in mehreren Anwendungsfällen funktionieren kann, die von dem Muster betroffen sind, z. B. die Stornierung von Bestellungen für ein defektes Produkt. Wenn Sie Verkaufsdaten und Kundeninteraktionen analysieren und ein Muster identifizieren, das darauf hindeutet, dass Sie einen potenziellen Verkauf verpassen, können Sie eine GenAI-Lösung implementieren, die sich dem Problem widmet und den Kaufabschluss vorantreibt.
GenAI Tipp #4: Nutzen Sie RAG für unverzichtbare Relevanz
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist die Geheimzutat, die generative künstliche Intelligenz nicht nur beeindruckend, sondern unverzichtbar macht. Die Technik ermöglicht es der KI, relevante Informationen aus einer riesigen Wissensdatenbank abzurufen und Antworten zu erstellen, die sowohl genau als auch kontextbezogen sind. Stellen Sie sich vor, Sie würden Ihrer KI eine ganze Bibliothek mit Unternehmenswissen zur Verfügung stellen, auf die sie bei Bedarf zurückgreifen kann.
Und so funktioniert es: Ein Benutzer sendet eine Abfrage. Ein RAG-System verwendet eine Vektordatenbank, um eine Ähnlichkeitssuche durchzuführen. Es vergleicht den Abfragevektor des Benutzers mit den gespeicherten Dokumentvektoren und identifiziert dann die ähnlichsten Dokumente. Die Abfrage und die abgerufenen Dokumente werden zur Beantwortung an das LLM gesendet. Die abgerufenen Dokumente stellen zusätzlichen Kontext für die Abfrage bereit.
Das LLM verwendet das neue Wissen und seine Trainingsdaten, um eine Antwort zu erstellen. Die Antwort ist genauer, relevanter und origineller, und sie kann sich anhören wie von einem Menschen.
GenAI-Tipp #5: Optimieren Sie Ihre Implementierung mit Chunking und kontextbewusstem Splitting
Jede technologische Revolution bringt Herausforderungen mit sich. GenAI-Modelle haben Wissensbeschränkungen. Außerdem gibt es den kniffligen Bereich der Verwaltung der Token-Zählung (die Einheiten, die die KI zur Verarbeitung von Informationen verwendet). Doch clevere Techniken wie Chunking und kontextbewusstes Splitting können den Weg für eine reibungslose Implementierung ebnen.
Was ist Chunking?
Beim Chunking werden große Datensätze in kleinere Einheiten („Chunks“) unterteilt, die von LLMs nicht nur schneller verarbeitet werden können, sondern auch einfacher skalierbar sind. Jedes „Chunk“ wird zu einer Informationseinheit, die vektorisiert und in einer Datenbank gespeichert wird. Dies hat fundamentalen Einfluss auf die Effizienz und Effektivität von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Indem die gespeicherte Informationseinheit definiert wird, können nun die relevantesten Informationen abgerufen werden, die für die Aufgabe benötigt werden. So steigert Chunking die Genauigkeit.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie haben eine große Datenbank mit Kundenbewertungen. Anstatt das gesamte Datenset auf einmal zu verarbeiten, unterteilen Sie es in kleinere Blöcke, z. B. einzelne Rezensionen oder Sätze. Jeder Chunk wird dann vektorisiert und gespeichert. Wenn eine Abfrage gestellt wird, ruft das System die relevantesten Blöcke ab, um eine schnellere und genauere Antwort zu gewährleisten.
Was ist kontextbewusstes Splitting?
Kontextbewusstes Splitting (Context-Aware Splitting) ist eine Methode, die Dokumente basierend auf semantischen Markern wie Interpunktion, Absatzumbrüchen, Markdown oder HTML-Tags unterteilt. Diese Unterteilungen zeigen an, wo bedeutungsvolle Textabschnitte beginnen und enden, und stellen sicher, dass semantisch verwandte Inhalte nicht getrennt werden. Diese Kontextinformationen ermöglichen ein gründlicheres Verständnis des Inhalts und seiner Struktur als Chunking, was bei der Arbeit mit LLMs von hohem Wert sein kann.
Stellen Sie sich zum Beispiel die Verarbeitung eines Rechtsdokuments mit mehreren Abschnitten und Klauseln vor. Beim kontextsensitiven Splitting werden Absatzumbrüche und Abschnittsüberschriften verwendet, um das Dokument zu unterteilen. Auf diese Weise bleibt jeder Abschnitt intakt, der Kontext bleibt erhalten und es wird sichergestellt, dass die zusammengehörigen Informationen gemeinsam verarbeitet werden. Bei der Abfrage einer bestimmten Klausel kann das System den gesamten relevanten Abschnitt bereitstellen und so eine genauere und kontextbezogene Antwort liefern.
Mit diesen Techniken können Sie die inhärenten Herausforderungen der generativen KI-Implementierung überwinden und die Leistung und Genauigkeit Ihrer KI-Modelle erheblich verbessern.
Die Zukunft ist generativ
Da sich GenAI kontinuierlich weiterentwickelt, sind weitere spannende Entwicklungen zu erwarten. Stellen Sie sich KI-Systeme mit unglaublich großen Wissensdatenbanken vor, nahtloser Integration über mehrere Modelle hinweg und der Möglichkeit, Daten auf eine Weise abzufragen, die wir uns noch gar nicht vorstellen können.
Die nächste Etappe: Mit OutSystems erstellte KI-Agenten, die in der Lage sind, die beste Vorgehensweise selbst zu bestimmen, um Automatisierung und Effizienz auf ein bahnbrechendes neues Level zu heben.
Das Fazit? Generative KI ist nicht nur ein weiterer Technologietrend – sie bedeutet einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten können. Diejenigen, die das Potenzial von generativer KI nutzen, ihre Komplexität bewältigen und von ihrer Leistungsfähigkeit profitieren, werden an der Spitze einer neuen Ära der Unternehmensinnovation stehen.
Die Zukunft ist da – und sie ist generativ. Sind Sie bereit für die nächsten Schritte? In unseren drei On-Demand-Webinaren finden Sie alles, was Sie brauchen, um die Auswirkungen von generativer KI auf Ihr Unternehmen zu verstehen: Generative KI: Überwindung des Rückstands bei der Business Transformation (auf Englisch), Making Generative AI Work: Praktische Anwendungen von GenAI im Geschäftsalltag (auf Englisch) und Entwicklung generativer KI-Lösungen: Ein tiefer Einblick in technische Praktiken (auf Englisch).
