GenAI - Implementierung einer Wissensdatenbank (RAG)

Die Ergebnisse von Generative AI (GenAI) können von den Modellen selbst nicht bewertet werden. Daher ist es notwendig, klare Bewertungskriterien zu entwickeln. Zudem ist die Integration verschiedener Datenquellen und KI-Modelle im Maschinenbau eine komplexe Aufgabe. Unser Angebot umfasst die Implementierung eines RAG-Systems, das die Technologie hinter Chatbots nutzt, um interne Daten wie Handbücher, Fehlerberichte und Servicedokumente effizient zu verarbeiten und zugänglich zu machen. Durch den Einsatz von Fine-Tuning können die Modelle an das spezifische Vokabular und die Inhalte Ihres Unternehmens angepasst werden.
 

Nutzenversprechen

Ein RAG-System ermöglicht die Integration und effiziente Nutzung unternehmensinterner Daten, was zur schnellen Befähigung der Mitarbeiter und zur Steigerung der Produktivität beiträgt. Mit Fine-Tuning können die Modelle spezifische Vokabeln und Inhalte lernen, was die Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse erhöht. Dies ist besonders wichtig im Maschinenbau, wo Fachkräftemangel und die schnelle Einarbeitung neuer Mitarbeiter Herausforderungen darstellen.

Investition und Leistungsumfang

Dieses Projekt beginnt bei 30.600 € (für einen einfachen Use Case) und umfasst folgende Leistungen:

1. Herausforderungen und Zielstellungen definieren: Erstellung einer soliden Datengrundlage.
2. Prüfung geeigneter KI-Modelle: Evaluation eines geeigneten Modells.
3. Definition des Gesamtsystems: Bestimmung des notwendigen Systems. Prüfung, ob Drittanbieter-Lösungen (wie Nuclia oder Open-Source-Tools) verwendet werden können.
4. Benchmarking: Evaluierung der Leistungsfähigkeit des neuen Systems.
   
   

Optionale Zusatzleistungen  

Integration in das Gesamtsystem: Anpassung und Implementierung mit einer kommerziellen Lösung.  
 

Kontaktieren Sie uns, um Ihre GenAI-Projekte zu optimieren und eine maßgeschneiderte RAG-Systemlösung zu entwickeln.