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Im Rahmen redaktioneller Arbeiten ist die Suche nach geeigneten oder relevanten Quellen oft mühsam. Für diese Aufgaben wird in erster Linie auf fachspezifische Wissensdatenbanken zurückgegriffen, die ihrerseits eine Vielzahl von Einträgen enthalten. Die Verschlagwortung der Einträge erleichtert die Suche. Dieser Blog-Beitrag berichtet aus einem Kundenprojekt und stellt unseren Lösungsvorschlag vor. Es werden Ergebnisse aus Experimenten vorgestellt, die Nuancen der Verschlagwortung mit verschiedenen Methoden aufzeigen.

Im Fokus des Projekts „Intelligente Wissensdatenbank - Unterstützung bei der Integration von Aleph Alpha" steht die Nutzung der großen Sprachmodelle von Aleph Alpha, um die tägliche Arbeit rund um die Pflege von Textdokumenten und redaktionellen Prozessen intelligenter und effizienter zu gestalten. adesso übernimmt dabei pro bono die Umsetzung der Arbeitsprozesse für die Datenanalyse und das Clustering in der Datenbank. In meinem Blog-Beitrag möchte ich euch den Workshop im Rahmen des KI-Projektes sowie seine zentralen Elemente näher vorstellen.

Der dritte Teil meines Blog-Beitrags zum Thema „Maschinenerstellte Zusammenfassung von Texten mit Aleph Alpha Luminous über R“ ist der letzte meiner Blog-Serie. Hier werde ich anhand eines Beispiels auf High-Level-Ebene die verschiedenen Schritte in einer Transformationspipeline erläutern und die Zwischenergebnisse zeigen.

Große Sprachmodelle über eine bereits zur Verfügung gestellte und schicke Oberfläche zu bedienen, erhöht die Zugänglichkeit für viele Menschen – auch für diejenigen, die keine Programmiersprachen beherrschen. Im zweiten Teil meiner Blog-Serie geht es um die technischen Aspekte wie die Spezifikation des Umfangs der Zusammenfassung, Prompt Engineering und Qualitätsfaktoren.

Die automatische Textzusammenfassung erleichtert die Arbeit erheblich, da solche Aufgaben zeitaufwendig sind und im Wesentlichen Datentransformation darstellen. Dieser Blog-Beitrag konzentriert sich auf das Prompt Engineering und die entsprechende Vorbereitung für die maschinelle Zusammenfassung von Texten mithilfe großer Sprachmodelle wie Aleph Alpha Luminous. Der erste Teil behandelt die Zusammenfassungsanforderungen und die technischen Herausforderungen mit LLMs.

Große Sprachmodelle über eine bereits zur Verfügung gestellte und schicke Oberfläche zu bedienen, erhöht die Zugänglichkeit für viele Menschen – auch für diejenigen, die keine Programmiersprachen beherrschen. In meinem Blog-Beitrag möchte ich mich auf die Backend-Komponente in R konzentrieren und zeigen, wie mit R die Schnittstellenintegration zu Aleph Alpha bewerkstelligt wird.

Angesichts der aktuellen Aufmerksamkeit und des zunehmenden Einsatzes von Large Language Models wie OpenAIs ChatGPT zur Lösung von Natural-Language-Processing-Problemen möchte ich in diesem Blog-Beitrag eine Einführung in die KI-Modelle der deutschen Firma Aleph Alpha geben. Ich zeige, warum die Existenz europäischer KI-Unternehmen von großer Bedeutung ist und dass der praktische Einsatz von ChatGPT problematisch sein kann, da es sich dabei um ein Produkt eines US-amerikanischen Unternehmens handelt.

In diesem Blog-Beitrag zeige ich, wie ihr die Leistungsfähigkeit von Aleph Alphas Large Language Model Luminous für die automatisierte Dokumentenverarbeitung nutzen könnt. Ich präsentiere euch detaillierte Anwendungsfälle und erläutere, wie Luminous die Extraktion von Informationen aus Dokumenten effizient, präzise und kostengünstig ermöglicht.