Der Wissensmanagement-Anbieter Mindbreeze, ermöglicht es Kunden, Generative Künstliche Intelligenz auch für ihre eigenen Daten zu nutzen. Zusammen mit der Insight Engine Mindbreeze InSpire verarbeiten Large Language Models natürliche Sprache und generieren Text.
Mit Anwendungen wie ChatGPT hat die Generative Künstliche Intelligenz die Welt im Sturm erobert. Damit diese Technologien in Unternehmen professionell eingesetzt werden können, müssen zahlreiche Herausforderungen adressiert werden – beispielsweise die sogenannte Halluzination, mangelnde Datensicherheit, Berechtigungen, Intellectual Property-Fragen, Trainingskosten oder generell die technische Umsetzung mit vertraulichen Informationen aus dem Unternehmen. „Genau diese Schwächen gleicht Mindbreeze InSpire aus und bildet damit eine Basis, um Generative AI für den Unternehmenseinsatz tauglich zu machen, ganz ohne seine Daten mit anderen zu teilen“, erläutert Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze.
Integration mit vielen Vorteilen für Anwender
Im Gegensatz zu ChatGPT, wo der Datenursprung kaum nachvollziehbar ist, verwendet Mindbreeze InSpire die Unternehmensdaten als Basis für maschinelles Lernen. Die Daten und die damit trainierten Modelle gehören dabei stets dem jeweiligen Unternehmen und fließen nicht in ein öffentliches Modell ein. Sowohl vorhandene als auch neu erstellte Inhalte sind damit laut Mindbreeze stets sicher, korrekt, vertrauenswürdig und vor allem auch nachvollziehbar. Da die Lösung zusätzlich zur Antwort die Quelle referenziert, können die Anwender die Antworten validieren.
Mindbreeze InSpire liefert damit intelligente, aber auch fundierte sowie personalisierte Antworten und bietet Unternehmen die Chance, Künstliche Intelligenz in einer sicheren, vertrauenswürdigen, verantwortungsvollen und nachhaltigen Weise zu nutzen.
Maximale Flexibilität durch offene Standards
Die Auswahl des bevorzugten Large Language Models überlässt Mindbreeze den Kunden. Die Insight Engine Mindbreeze InSpire wird mit vortrainierten Modellen (pre-trained models) ausgeliefert. Aufgrund des Einsatzes von Transformer Models und offenen Standards lassen sich beispielsweise Modelle von Communities wie Huggingface verwenden. Hat ein Kunde bereits ein Modell im Einsatz, kann er auch dieses nutzen. Darüber hinaus bietet Mindbreeze Kunden Unterstützung bei der Auswahl eines geeigneten Large Language Models und den damit verbundenen Anwendungsfällen.
„Bei uns laufen die Modelle sowohl in der Cloud als auch auf unseren On-Premises Appliances“, erklärt Jakob Praher, CTO von Mindbreeze. Kunden haben also nicht nur die völlige Wahlfreiheit bei der Auswahl ihres Sprachmodells, sondern auch dabei, wo sie ihre Daten verarbeiten wollen.“ Mindbreeze bietet zudem einen hybriden Ansatz, bei dem sämtliche Möglichkeiten von Mindbreeze InSpire sowohl On-Premises als auch in der Cloud verfügbar sind. Jürgen Frisch
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