Die Symbiose aus AI-Sprachmodellen, strukturiertem Wissen und einer dedizierten Reasoning Engine hebt die Leistungsfähigkeit von maschinellem ‘Verstehen’ und ‘Denken’ auf eine neue Stufe.
AI-Engine
Anbindung Wissen
Wissens-Modelle
Function Calling
Übersicht
AI-Engine
Anbindung Wissen
Wissens-Modelle
Function Calling
Übersicht
Mit dem AI MicroWorker® Pattern stellen wir eine innovative, hybride Architektur für Advanced Intelligence vor. Auf dieser Grundlage beherrschen unsere Systeme mehrstufiges Reasoning, Plausibilisierungen und Validierungen. Eingebettetes Function Calling ermöglicht Agenten-artige Automatisierungen mit der Möglichkeit der expliziten Validierung von Schritten vor deren Ausführung.
Die Kombination aus herausragender Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit macht das AI MicroWorker® Pattern zu einem Schlüssel, um Advanced Intelligence in geschäftskritische Prozesse und regulierte Umgebungen zu bringen.
Komplexe Aufgaben werden in einzelne Sub-Aufgaben zerlegt.
Jede Sub-Aufgabe wird mit individuellem Wissens kontextualisiert.
Das Wissen wird im Kontext der konkreten Sub-Aufgabe interpretiert.
Die individuelle Interpretation wird auf inhaltlicher Ebene plausibilisiert.
Nach erfolgreicher Plausibilisierung erfolgt eine formale Validierung gegen individuell konfigurierbare Verhaltens-Richtlinien.
Nach erfolgreicher Validierung wird die finale Schlussfolgerung gezogen und das Ergebnis an die nächste Sub-Aufgabe übergeben.
Die schrittweise Aufbereitung und strukturierte Ablage von veredeltem Wissen ist eine wichtige Voraussetzung für zuverlässige KI-Nutzung: auf diese Weise kann das Allgemeinwissen aus den KI-Sprachmodellen um relevante Fakten und individuelles Spezialwissen ergänzt werden.
Auf die gleiche Weise werden die für die Automatisierung von Prozessen / Agentic Workflows zu beachtenden Gesetze, regulatorischen Vorgaben und individuellen Unternehmens-Richtlinien auf strukturierte Weise vorgehalten.
Unstrukturierte Informationen werden Struktur- und Kontext-sensitiv extrahiert und bei Bedarf für die weitere Verarbeitung bereinigt.
Auf der Basis von Ontologie-Strukturen werden Roh-Informationen schrittweise zu Wissens-Fragmenten angereichert.
Die angereicherten Wissens-Fragmente werden in einem für AI-Systeme “Abruf-freundlichen” Format abgelegt.
Die systematische Vernetzung einzelner Wissens-Fragmente resultiert in hochwertigem, verdichteten Wissen.
AI-Sprachmodelle sind eine wichtige aber letztendlich austauschbare Commodity-Komponente der embraceable Plattform. Wir legen großen Wert darauf, dass keine Daten beim Modell-Betreiber persistiert werden oder gar für Modell-Training genutzt werden. Dank unseres Multi-Source AI Paradigmas kannst Du auch mehrere Modelle parallel anbinden.
Die embraceable Plattform kann in Kombination mit allen führenden AI-Sprachmodellen und Embedding Modellen genutzt werden.
Dank des Modell-agnostischen Ansatzes kannst Du auch problemlos quelloffene Modelle wie z.B. Llama3.1 450B oder Mixtral 7x8B benutzen.
(AI Model Hub)
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod
