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EinstellenJeder kann ein Modell in eine Chat-Benutzeroberfläche einfügen. Nur wenige Teams gehen die Extrameile mit Abrufen, Zitaten, Zugangskontrolle und Qualitätsprüfungen. Innowise tut dies, so dass das LLM jede Phase über die Pilotphase hinaus übersteht.
Jeder kann ein Modell in eine Chat-Benutzeroberfläche einfügen. Nur wenige Teams gehen die Extrameile mit Abrufen, Zitaten, Zugangskontrolle und Qualitätsprüfungen. Innowise tut dies, so dass das LLM jede Phase über die Pilotphase hinaus übersteht.
Verwandeln Sie sich wiederholende Arbeiten in automatisierte Abläufe: Triage von Anfragen, Fragen und Antworten zu Dokumenten, Berichtsentwürfe und Weiterleitung. Teams verbringen weniger Zeit mit Copy-Paste-Aufgaben und mehr Zeit mit Entscheidungen und der Bereitstellung.
Verwenden Sie für jede Aufgabe das richtige Modell und halten Sie die Token-Ausgaben mit Caching, Batching und Nutzungsobergrenzen unter Kontrolle. Weniger manuelle Arbeitsstunden pro Anfrage senken die Betriebskosten im Support und Back Office.
Beschleunigen Sie interne Abläufe wie Genehmigungen, Überprüfungen und Wissenssuche. Die Mitarbeiter erhalten Antworten mit Zitaten aus genehmigten Quellen, was das Hin und Her reduziert und die Arbeit funktionsübergreifend hält.
Steigern Sie Konversion und Upselling mit besseren Produktantworten, schnelleren Angeboten und personalisierter Ansprache auf der Grundlage Ihrer Daten. Vertriebsteams reagieren schneller und folgen mit qualitativ hochwertigeren Nachrichten.
Führen Sie dieselbe LLM-Funktionalität in Teams, Regionen und Kanälen ein, indem Sie gemeinsame Leitplanken, Zugriffsrollen und Überwachungsfunktionen verwenden. Neue Anwendungsfälle sind schneller verfügbar, sobald die Kernplattform eingerichtet ist.
Geben Sie Ihren Kunden schnellere und präzisere Antworten durch Assistenten, die auf Ihre Wissensdatenbank verweisen und Ihrem Tonfall folgen. Eskalationen landen beim richtigen Agenten mit dem richtigen Kontext, was die Zufriedenheit und das Wiederholungsgeschäft erhöht.
Ein LLM ist nur dann nützlich, wenn es den richtigen Kontext abrufen kann und bei echtem Verkehr konsistent bleibt. Unser Team baut das gesamte System darum herum auf: RAG, Integrationen, Qualitätsprüfungen und Kostenkontrollen. Auf diese Weise erhalten die Teams verlässliche Antworten in ihren täglichen Tools, und die Führungskräfte erhalten einen Rollout, den sie messen und skalieren können.
Verlassen Sie sich auf ein Team, das die gesamte Fläche abdeckt: LLM + NLP, Backend, DevOps und Sicherheit. Wir liefern vom ersten Tag an Zitate, Audit-Protokolle, Evaluierungssuiten und Überwachung und sorgen für gleichbleibende Qualität, wenn sich Ihre Inhalte und Nutzung weiterentwickeln.
Jedes LLM-Projekt beginnt mit einer schwierigen Frage: Was soll das Modell tun, und was darf es nicht tun? Unser Team folgt einem Lieferablauf, der Umfang, Qualität, Sicherheit und Betriebskosten vom ersten Tag an sichtbar macht.
Wir schätzen den Wert, die Risiken, den Zeitplan und den Erstellungsaufwand in einem kurzen Discovery Sprint.
Ich war von Anfang an von der hohen Qualität des Codes beeindruckt. Die Häufigkeit und Art der Kommunikation waren optimal und nie mehr als nötig, aber auch nicht weniger.
Sie haben unsere Erwartungen übertroffen und gehen auf unsere Änderungswünsche und Informationsanfragen ein. Ihre Kommunikation ist einfach und effizient. Sie haben ein ausgeprägtes Verständnis für die anstehende Aufgabe und können so den am besten geeigneten Entwicklungsansatz anbieten.
Vor dem Start haben wir mehrere IT-Unternehmen auf dem Markt geprüft, und keines konnte hinsichtlich der Servicekosten und der Leistung der Softwareentwickler, die mit uns an dem Projekt arbeiteten, Innowise überholen.
Das Training eines LLM umfasst die Vorbereitung eines Datensatzes, die Auswahl des Modells und dessen Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben. Der Prozess umfasst die Datenbereinigung, die Auswahl der Merkmale, die Abstimmung der Hyperparameter und die Bewertung anhand realer Fälle, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
Ja, LLMs können anhand von domänenspezifischen Daten feinabgestimmt werden, was die Leistung bei gezielten Aufgaben wie Support-Chat, Dokumentenzusammenfassung oder Verkaufsempfehlungen verbessert. Die Feinabstimmung erfordert eine Anpassung der Parameter auf der Grundlage Ihrer realen Daten, um die Relevanz sicherzustellen.
LLMs werden im Kundendienst (Chatbots), bei der Erstellung von Inhalten (Texterstellung), in Suchmaschinen (Verstehen von Anfragen) und in der Datenanalyse (Zusammenfassung) eingesetzt. Sie können auch bei der Automatisierung von Aufgaben wie Berichterstellung, Betrugserkennung und Empfehlungssystemen helfen.
LLMs sind zwar hervorragend im Sprachverständnis, können aber Halluzinationen oder falsche Informationen produzieren. Außerdem benötigen sie erhebliche Computerressourcen für das Training und sind empfindlich gegenüber der Datenqualität. Aus diesem Grund setzen wir RAG und Feinabstimmung ein, um diese Risiken zu bewältigen.
LLMs sind fortgeschrittene AI-Modelle, die auf großen Textdatensätzen trainiert wurden. Sie verstehen und generieren menschenähnlichen Text. Branchen wie das Gesundheitswesen, der Finanzsektor, der Einzelhandel und das Bildungswesen nutzen LLMs für den Kundensupport, die Datenanalyse, die Erstellung von Inhalten und vieles mehr.
Die LLM-Entwickler von Innowise arbeiten mit einer breiten Palette von AI-Modellen, darunter OpenAI GPT, BERT, T5 und proprietäre Modelle, die auf Ihre speziellen Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Wir bewerten und wählen die besten Modelle auf der Grundlage Ihrer Anforderungen an Genauigkeit, Kosten und Skalierbarkeit aus.
ChatGPT ist ein leistungsstarkes LLM für Konversation, aber es ist eines von vielen Modellen mit einzigartigen Fähigkeiten. Es eignet sich zwar hervorragend für Konversationsaufgaben, aber für spezialisierte Anwendungen (z. B. im Gesundheits- oder Finanzwesen) ist für optimale Ergebnisse möglicherweise ein speziell geschultes oder fein abgestimmtes Modell erforderlich.
