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Anwendung der KI auf technische Informationen

KI bietet heute mehr Möglichkeiten denn je. Aber in der Welt der technischen Informationen reicht es nicht aus, Fragen zu beantworten. Die Informationen müssen korrekt sein. Das bedeutet, dass die Anwendung von KI in Form eines Large Language Model (LLM) auf technische Informationen unweigerlich mit gewissen Risiken verbunden ist. Um sicherzustellen, dass Sie auf die richtige Weise in KI investieren, haben wir zusammengefasst, warum die Anwendung eines LLM auf technische Informationen allein nicht ausreicht. Und was Sie stattdessen tun sollten.

LLMs werden auf große Text- und Datenmengen trainiert, um menschenähnliche Texte und Antworten auf Fragen zu erzeugen. Sie sind leistungsfähige Werkzeuge zur Generierung natürlicher Sprache und zur Beantwortung von Fragen, aber da sie auf allgemeine und nicht auf technische Informationen trainiert wurden, sind die LLMs unzulänglich, wenn es um Spezialisierung und konzeptionelles Verständnis geht. Dies bedeutet, dass die LLMs nicht in der Lage sind, die präzisen und korrekten Antworten zu geben, die für technische Informationen erforderlich sind.

Hier sind einige Gründe, warum ein LLM den Bedarf an strukturierten und korrekten technischen Informationen nicht vollständig decken kann:

  1. Allgemeine Schulung
    LLMs sind generische Modelle, die nicht auf spezifische Fachgebiete spezialisiert sind. Technische Informationen erfordern oft ein tiefes Fachwissen, das LLMs häufig fehlt.
  1. Datenqualität und -umfang
    Obwohl die LLMs mit einer großen Datenmenge trainiert werden, gibt es keine Garantie, dass alle technischen Bereiche gleichmäßig abgedeckt sind. Es können Informationslücken auftreten, die zu falschen Antworten führen können.
  1. Konzeptionelles Verständnis
    Auch wenn LLMs in der Lage sind, gammatikalisch korrekte Texte zu verfassen, haben sie oft Schwierigkeiten, die tieferen Bedeutungen und Zusammenhänge zwischen technischen Konzepten zu verstehen. LLMs können eine Frage auf der Grundlage eines oberflächlichen Verständnisses beantworten, ohne den technischen Kotext zu berücksichtigen.
  1. Unzureichender Umgang mit Komplexität
    Technische Informationen können sehr komplex sein und erfordern oft ein tiefes Verständnis des Produkts oder Systems sowie die Fähigkeit, es mit Hilfe von Text, Bildern und Animationen zu erklären. LLMs haben oft Schwierigkeiten, mit dieser Komplexität umzugehen und können stattdessen vereinfachte oder sogar falsche Antworten geben.
  1. Unzureichender Umgang mit Quellen
    LLMs sind nicht in der Lage, Quellen zu bewerten und Informationen zu verifizieren. Sie können falsche Schlussfolgerungen auf der Grundlage fehlerhafter oder unzuverlässiger Quellen ziehen, was bei technischen Informationen zu falschen Ergebnissen führen kann.

Was Sie tun sollten

Natürlich ist es möglich, nur einen LLM zu verwenden. Dies würde jedoch die Kosten und den Zeitaufwand für das richtige Training erhöhen, ohne eine hohe Qualität der Ergebnisse zu gewährleisten. Was Sie tun können, ist ein Retrieval-Augmented Generation (RAG) System zusammen mit dem LLM zu implementieren. RAG-Systeme stellen sicher, dass die Informationen, die Sie in das LLM eingeben, korrekt sind und dass das LLM diese Informationen nur zur Beantwortung von Fragen zu technischen Informationen verwendet. Es trägt auch zur Rückverfolgbarkeit bei, so dass die Quelle der Antwort bekannt ist und leicht überprüft werden kann. Dies stellt sicher, dass die Ausgabe der AI korrekt ist.

Die Implementierung eines RAG ist jedoch nur von begrenztem Nutzen. Um den gröstmöglichen Nutzen aus einer KI-Lösung zu ziehen, muss auch der Input gut organisiert und strukturiert sein. Eine leistungsfähige Content-Delivery-Plattform (CDP) stellt die Qualität des Inputs sicher.

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Elke Grundmann

Department Manager Munich