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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.

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.

Wie kann eine Versicherung Open Insurance nutzen, um das eigene Geschäftsmodell weiterzuentwickeln und die Wettbewerbsfähigkeit sowie die zukünftige Relevanz zu stärken? Welche Chancen und Risiken birgt Open Insurance für die Versicherungsbranche? Was die Idee hinter Open Insurance ist und wo dieses Konzept Anwendung finden kann, erfahrt ihr in diesem Blog-Beitrag.