Dank sicherem Zugriff auf organisationsinterne Daten. Ganz ohne Lizenzkosten.
Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht es, organisationsinterne Daten für KI-Systeme einfach zur Verfügung zu stellen, ohne die Sprachmodelle im Hintergrund neu trainieren zu müssen. Klassische Anwendungsfälle sind die Erstellung von Dokumenten und Reports, Emailentwürfen, Angeboten, sowie die Beantwortung von Fragen – aber Ihrer Kreativität sind kaum Grenzen gesetzt. Mit etablierten Open Source Lösungen lassen sich RAG-Systeme inklusive grafischer Oberfläche und Benutzerverwaltung schnell und einfach einrichten.
Nutzen Sie lokale LLMs zur tiefen Integration und Automatisierung spezifischer Geschäftsprozesse. Mit gängigen Frameworks und Tools wie n8n sind keine Grenzen gesetzt.
PDF- oder Word-Dokument hochladen, und vom KI-System in wenigen Minuten eine Powerpoint-Präsentation erstellen lassen. Inklusive Bildern und Design. Natürlich lässt sich die Präsentation auch nachträglich überarbeiten.
Mit Speech-to-Text-Modellen lassen sich Besprechungen live transkribieren, ohne dass Audio oder Daten die eigene Organisation verlassen. Im Anschluss kann ein Large Language Model (LLM) mit einem Klick eine Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse erstellen und direkt an die betroffenen Teilnehmer versenden.
Mit Coding-optimierten KI-Modellen beschleunigt man das Programmieren von Anwendungen auf ein Vielfaches. Alle gängigen Programmiersprachen werden unterstützt, und die Qualität ist ausgezeichnet.
Gängige Large Language Models unterstützen bis weit über hundert verschiedene Sprachen. So übersetzt man Texte in wenigen Sekunden per Mausklick. Natürlich alles völlig lokal.
KI-basierte Chatbots lassen sich außenwirksam in Ihre Websites integrieren und bieten Kunden einfache Unterstützung in natürlicher Sprache. In der Wissensbasis des Chatbots lassen sich alle Inhalte aus Ihrer Website, FAQs, Broschüren, und mehr hinterlegen.
Sie möchten noch nicht in KI-Hardware investieren? Mit einem hybriden RAG-System genießt man viele Vorteile von Retrieval Augmented Generation, aber nutzt für die Sprachmodelle APIs aus der Cloud. So vermeidet man Hardware-Investitionen, während der Großteil der Daten auf eigener Infrastruktur bleibt . Dadurch lassen sich erhebliche Kosten sparen, denn API-Calls sind deutlich günstiger als einzelne Nutzer-Lizenzen. Auch später kann man noch friktionsfrei auf ein lokal betriebenes LLM wechseln.
Für alle genannten Anwendungsfälle gibt es etablierte Open Source Lösungen, um entsprechende Systeme innerhalb kürzester Zeit einzurichten und einfach lokal zu betreiben. Durch die Umsetzung auf eigener Infrastruktur vermeidet man:
So wird künstliche Intelligenz schnell und nachhaltig in der eigenen Organisation nutzbar. Ein etwaiger nachträglicher Umstieg auf andere Lösungen bleibt dank offener Schnittstellen und Standards ebenfalls einfach.
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