#Künstliche Intelligenz #RAG #Machine Learning #Wissensspeicher
AI Expert Chat
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Kurzbeschreibung
Das Projekt AI Expert Chat verfolgte das zentrale Ziel, ein KI-gestütztes System zu entwickeln, das Expertenwissen, das zur Erfassung, Bewahrung und Bereitstellung von Expertenwissen auf interaktive und skalierbare Weise dient. Dadurch soll Expertenwissen auch nach dem Weggang von Schlüsselpersonen verfügbar gehalten und gleichzeitig die Arbeitslast der aktuellen Experten verringert werden.
(Betiteln wir die Zusammenarbeit mit ITUC & Siemens?)
Retrievel-Augmented Generation
Der AI Expert Chat basiert auf einem Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Ansatz, der für seine Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit bekannt ist.
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Durch den gezielten Einsatz dieses Verfahrens werden relevante Informationen dynamisch abgerufen und verarbeitet, um menschliche Experten zu imitieren. Dies ermöglicht die langfristige Sicherung von Wissen, entlastet aktuelle Experten und fördert einen effizienteren Wissensaustausch.
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Das Projekt AI Expert Chat umfasste folgende Schritte:
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Implementierung einer RAG-basierten KI-Lösung zur Abrufung und Generierung von Expertenantworten.
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Sammlung und Integration von Expertenwissen aus Vorlesungen, Büchern, wissenschaftlichen Publikationen, internen Dokumentationen und transkribierten Videoaufnahmen.
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Entwicklung von Evaluierungsmethoden mit MLflow und RAGAs zur Leistungsüberwachung.
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Testen und Benchmarking gegen bestehende Systeme.
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Anpassung der Interaktion zur Nachahmung des Expertenstils.
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Prototypische Benutzeroberfläche für Tests, Evaluation und Feedback.
Dieser entwickelte AI Expert Chat bildet die Grundlage für weitere, zukünftige Anwendungen in verschiedenen Fachbereichen. Das Projekt zeigt, wie Expertenwissen mit KI bewahrt werden kann.
Entdecke die Vielseitigkeit eines RAG-Systems
Output an die Zielgruppe
Der Nutzer erhält eine präzise Antwort auf seine Anfrage, inklusive direkter Verweise auf relevante Dokumente
Eingabe in das System
Der Nutzer stellt eine textbasierte Anfrage, die spezifisches Expertenwissen erfordert.
Bezug auf Wissensbasis
Das KI-System durchsucht die Wissensdatenbank, die relevante Dokumente und Wissensquellen des Experten enthält.
Bezug auf die Wissensbasis
Das KI-System durchsucht die Wissensdatenbank, die relevante Dokumente und Wissensquellen des Experten enthält.
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Nicol Wiens
Senior ​Consultant Customer Value & Requirements
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E-Mail: nicol.wiens@teqyard.de
Mobil: 01525 6898834