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Anwendungsfälle
Beantwortung von Fragen zu Unternehmensdaten
LLMs und andere Basismodelle wurden vorab anhand eines großen Datenkorpus trainiert, sodass sie viele Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) gut bewältigen können. Die meisten Basismodelle LLMs sind jedoch statisch und wurden vorab trainiert, was ihre Fähigkeit einschränkt, Fragen zu neuen, speziellen oder proprietären Themen präzise zu beantworten. Mithilfe von Lernaufforderungen können Sie die leistungsstarken NLP- und Textgenerierungsfunktionen eines LLMs nutzen, um Ihren Kunden ein umfassenderes Kundenerlebnis mit Ihren Unternehmensdaten zu bieten.
Schnelles generatives KI-Prototyping
Die Lösung ist standardmäßig mit verschiedenen Modellanbietern und Anwendungsfällen gebündelt. Mit einem benutzerfreundlichen Bereitstellungsassistenten können Kunden vorgefertigte Anwendungsfälle bereitstellen, um das schnelle Experimentieren mit verschiedenen generativen KI-Prototypen und -Workloads zu ermöglichen.
Vergleich und Erprobung mehrerer LLMs
LLMs arbeiten unterschiedlich, und angesichts der spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung stellen Sie möglicherweise fest, dass ein LLM besser zu Ihrer Anwendung passt als ein anderes. Dies kann auf Gründe zurückzuführen sein, die mit Leistung, Genauigkeit, Kosten, Kreativität oder vielen anderen Faktoren zusammenhängen. Mit dieser Lösung können Sie schnell mehrere Anwendungsfälle implementieren, sodass Sie mit verschiedenen Konfigurationen experimentieren und diese vergleichen können, bis Sie das gefunden haben, was Ihren Anforderungen entspricht.
