Nutzung von GenerativeAI mit eigenen Informationen: Ein Deep Dive

In der fortschreitenden Ära der datengetriebenen Entscheidungsfindung ist es für CDOs und CIOs unerlässlich, gezielt und effizient Informationen bereitzustellen und zu verarbeiten. Insbesondere im Kontext der Generativen Künstlichen Intelligenz (KI) sind KI-Modelle robuste Instrumente, die Unternehmen dabei unterstützen, den inhärenten Wert großer Datenmengen zu erschließen. Doch wie gewährleisten Führungskräfte, dass die korrekten Informationen an die KI-Modelle geliefert werden, und welche Schritte müssen im Unternehmen unternommen werden, um die Qualität und Relevanz dieser Informationen zu sichern?

Der erste essenzielle Schritt zur zielgerichteten Bereitstellung von Informationen an KI-Modelle ist die sorgfältige Aufbereitung und Bereitstellung der Daten. Hierbei ist es von Bedeutung, dass die Daten nicht nur sauber und relevant, sondern auch gut strukturiert sind. Die Datenaufbereitung beinhaltet das Korrigieren von Fehlern, das Eliminieren von Duplikaten und das Formatieren der Daten in einer für die KI-Modelle verständlichen und leicht verarbeitbaren Weise.

In diesem Prozess können Generative AI-Modelle effizient eingesetzt werden, indem sie die Umwandlung von unstrukturierten in strukturierte Daten automatisieren. Durch den Einsatz von Generative AI können große Mengen an unstrukturierten Daten analysiert und in eine strukturierte Form umgewandelt werden, die dann leichter zu handhaben ist. Nach der Strukturierung können die Modelle weiter genutzt werden, um eine Art von Spickzetteln zu verschiedenen Themen zu erstellen, die eine kompakte Übersicht über die wesentlichen Informationen bieten. Diese Spickzettel können dann von menschlichen Experten überprüft und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt und nützlich sind. Nach der Überprüfung können diese aufbereiteten und validierten Informationen dann zur Weiterbildung und Verbesserung der KI-Modelle genutzt werden.

Der Einsatz von Generative AI in der Datenaufbereitung und -bereitstellung trägt nicht nur zur Effizienzsteigerung bei, sondern ermöglicht auch eine bessere Skalierbarkeit des Prozesses, da große Datenmengen schneller und mit weniger manuellem Aufwand verarbeitet werden können. Durch die Kombination von automatisierten und manuellen Schritten wird eine höhere Qualität und Relevanz der bereitgestellten Informationen sichergestellt, die für das Training und die Weiterentwicklung der KI-Modelle entscheidend ist.

In der Welt der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) spielen Prompting und Kontext eine zentrale Rolle, um den Modellen die benötigten Informationen zur Verfügung zu stellen. Diese Techniken ermöglichen eine effiziente und effektive Generierung von Inhalten, die den spezifischen Anforderungen und dem Kontext einer Anfrage entsprechen.

Kontext

Die Kombination von Prompting und Kontextualisierung ermöglicht eine gezielte Steuerung der Informationsbereitstellung an KI-Modelle, was die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte erheblich verbessert. Diese Techniken sind insbesondere in Szenarien von Vorteil, in denen komplexe, kontextabhängige Antworten erforderlich sind, und tragen dazu bei, die Effizienz und Effektivität der Informationsverarbeitung in generativen KI-Modellen zu steigern. Durch ein effektives Management von Prompts und Kontext können Unternehmen die Leistung ihrer KI-Modelle optimieren und sicherstellen, dass die generierten Informationen den Anforderungen und Erwartungen entsprechen.

Nach der sorgfältigen Aufbereitung und Bereitstellung der Daten ist ein weiterer entscheidender Schritt die Ergänzung des Wissens durch Embeddings. Embeddings sind mächtige Werkzeuge, die das inhärente Wissen in den Daten erfassen und für KI-Modelle nutzbar machen können. Sie dienen als Brücke, um die Lücke zwischen rohen Daten und dem für maschinelles Lernen nutzbaren Wissen zu schließen. Durch die Umwandlung von Daten in eine vektorbasierte Darstellung können KI-Modelle die semantischen Beziehungen und Muster in den Daten effizienter erkennen und nutzen.

Embeddings ermöglichen eine kompakte, aber dennoch aussagekräftige Darstellung von Wissen. Sie sind in der Lage, die essentiellen Merkmale und Beziehungen in den Daten in einer Weise zu erfassen, die für KI-Modelle leicht zugänglich ist. Dies ist besonders wichtig in Szenarien, in denen die Daten komplex und hochdimensional sind, da Embeddings helfen, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, ohne dabei wesentliche Informationen zu verlieren. 

Darüber hinaus ermöglichen Embeddings die Integration von Wissen aus verschiedenen Quellen. Sie können beispielsweise genutzt werden, um externe Wissensquellen wie Ontologien oder externe Datenbanken in die KI-Modelle zu integrieren. Durch die Vektorisierung dieser Wissensquellen können sie leicht mit den ursprünglichen Daten verknüpft und im Rahmen des Trainings- und Inferenzprozesses genutzt werden. 

Die Verwendung von Embeddings ist daher ein effektiver Weg, um das Spektrum und die Tiefe des Wissens zu erweitern, das KI-Modelle nutzen können, und trägt wesentlich dazu bei, die Leistung und die Fähigkeiten der Modelle zu verbessern. Sie stellt eine fundamentale Technik dar, um KI-Modelle über die bloße Verarbeitung von rohen Daten hinaus zu führen und ihnen zu ermöglichen, ein tieferes Verständnis und eine bessere Interpretation der zugrunde liegenden Informationen zu erlangen.

Embeddings sind eine Art der Datenrepräsentation, bei der Elemente wie Wörter, Phrasen oder sogar Bilder und Audio in Vektoren aus echten Zahlen in einem hochdimensionalen Raum transformiert werden. Diese Umwandlung erleichtert die Handhabung und Verarbeitung dieser Elemente durch Machine Learning-Modelle. Jeder Punkt in diesem Vektorraum entspricht einem einzigartigen Element, und die geometrische Beziehung zwischen diesen Punkten spiegelt die semantische oder relationale Ähnlichkeit zwischen den von ihnen dargestellten Elementen wider​​.

Embeddings transformieren kategoriale, textliche oder andere nicht-numerische Daten in einen kontinuierlichen Vektorraum. Zum Beispiel transformieren Wort-Embeddings Text in eine numerische Form, bei der jedes Wort als Vektor dargestellt wird. Der Prozess beginnt mit der Zuweisung eines eindeutigen Identifikators zu jedem Element. Dann wird ein Algorithmus verwendet, um diese Identifikatoren in Vektoren zu übersetzen, sodass semantisch ähnliche Elemente nahe beieinander im Vektorraum positioniert sind. Dies wird durch Techniken wie Dimensionsreduktion erreicht, die die relativen Abstände zwischen den Elementen beibehalten, während sie in einem niedrigerdimensionalen Raum dargestellt werden.

In der Generative AI sind Embeddings von entscheidender Bedeutung, da sie es den Modellen ermöglichen, die Daten effizient zu verarbeiten und zu verstehen. Zum Beispiel ermöglichen Embeddings bei der Arbeit mit Textdaten die Umwandlung von Text in numerische Vektoren, die dann in die AI-Modelle für verschiedene Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung oder Sentimentanalyse eingespeist werden können​​.

Ein bemerkenswertes Merkmal von Embeddings ist, dass sie auf einer Aufgabe vortrainiert und in einer anderen verwendet werden können. Dies ist besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen die Daten knapp sind oder das Training eines Modells von Grund auf rechenintensiv ist. Zum Beispiel könnte ein generatives Modell wie GPT-4 Embeddings nutzen, die von einem anderen Modell vortrainiert wurden, um die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern oder Phrasen zu verstehen, wodurch seine Leistung bei der Erzeugung von kohärentem und kontextuell relevantem Text verbessert wird.

Eine der Herausforderungen bei der Verwendung von Embeddings besteht darin, die richtige Dimensionalität für den Vektorraum zu bestimmen. Eine höhere Dimensionalität könnte mehr Informationen erfassen, aber zu Lasten erhöhter Rechenressourcen. Andererseits könnte eine geringere Dimensionalität rechenintensiv sein, aber wesentliche Informationen verlieren.

Die effiziente Speicherung und Verwaltung von Embeddings stellt eine Herausforderung dar, insbesondere wenn es darum geht, den Zugriff und die Verwendung dieser Embeddings in KI-Modellen zu optimieren. Hier kommen vertikale Datenbanken ins Spiel, die eine zielgerichtete Lösung für die Speicherung und den Zugriff auf Embeddings bieten können. Vertikale Datenbanken sind spezialisierte Datenbanken, die sich auf bestimmte Domänen oder Branchen konzentrieren und eine tiefgehende Informationsbereitstellung zu spezifischen Themen ermöglichen.

Der Hauptvorteil von vertikalen Datenbanken liegt in ihrer Fähigkeit, Informationen in einer sehr strukturierten und organisierten Weise zu speichern, was eine effiziente Abfrage und Nutzung der Daten ermöglicht. Im Kontext von Embeddings können sie dazu beitragen, die semantischen Beziehungen und das in den Embeddings enthaltene Wissen effizient zu organisieren und zugänglich zu machen.

Produkte wie Elasticsearch, Amazon RDS oder spezialisierte Graphdatenbanken wie Neo4j können für die Verwaltung von Embeddings in vertikalen Datenbanken genutzt werden. Diese Produkte bieten robuste Mechanismen für die Indizierung, Abfrage und Verwaltung von großen Mengen von Embeddings, und können konfiguriert werden, um den spezifischen Anforderungen von Domänen oder Projekten gerecht zu werden.

Wenn beispielsweise ein Satz von Embeddings, die rechtliche Konzepte repräsentieren, in einer auf Rechtsthemen spezialisierten vertikalen Datenbank gespeichert wird, können sie in einer Weise organisiert und abgerufen werden, die ein effizientes Auffinden und Interpretieren spezifischer rechtlicher Informationen ermöglicht. Dies erleichtert die Integration dieser Embeddings in KI-Modelle für Rechtsanalysen und unterstützt die Generierung von Einsichten in rechtlichen Fragestellungen.

Die Wahl der richtigen vertikalen Datenbank und die effiziente Organisation der Embeddings innerhalb dieser Datenbank sind entscheidende Faktoren, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle das in den Embeddings enthaltene Wissen effizient nutzen können. Durch die Einbindung von Embeddings in vertikalen Datenbanken wird eine solide Grundlage für die effiziente Nutzung und Erweiterung des Wissens in KI-Modellen geschaffen, was letztlich die Qualität und die Fähigkeiten der KI-Modelle verbessert.

Es ist von großer Bedeutung zu verstehen, dass das schlichte Bereitstellen von Informationen, selbst wenn sie gut aufbereitet und in einer vertikalen Datenbank organisiert sind, nicht ausreicht, um effektive KI-Modelle zu schaffen. Ein Gesetzbuch in eine vertikale Datenbank zu laden, macht daraus noch keinen Rechtsberater. KI-Modelle benötigen eine adäquate Trainingsumgebung sowie eine präzise Anleitung und Kontextualisierung, um nützliche und relevante Schlüsse aus den bereitgestellten Daten zu ziehen.

Die zielgerichtete Bereitstellung von gut aufbereiteten Informationen ist nur ein Teil des Gesamtprozesses zur Maximierung des Nutzens von KI-Modellen. Es ist für Unternehmen wesentlich, in die Entwicklung von Methoden und Systemen zu investieren, die es den KI-Modellen ermöglichen, die bereitgestellten Informationen effektiv zu nutzen. Hierdurch können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Optimierung von Geschäftsprozessen beitragen, was letztendlich die Position des Unternehmens im Wettbewerbsumfeld stärkt.