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Einführung generative KI: Erfolgsfaktoren für Unternehmen

Viele Unternehmen müssen und wollen Erfahrung mit generativer KI sammeln. Eine Einführung von generativer KI steht deshalb bei vielen Unternehmen auf der Roadmap. In diesem Blogartikel soll es darum gehen, wie man unternehmensinternes Know-How erfolgreich mit generativer KI – in einem sicheren und DSGVO-konformen Rahmen – kombinieren kann und worauf zu achten ist. Die Einführung generativer KI ist nämlich nicht so komplex, wie es zunächst scheint.

Federated vs Keyword-basierte vs intelligente Suche – Verschiedene Enterprise Search Technologien erklärt

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Die Techniken, um nach unternehmensinterne Informationen zu suchen, haben sich in den letzten Jahren kontinuierlich weiterentwickelt. Die Haupttechniken dabei sind die Federated Search, die Keyword-basierte Suche sowie die intelligente Suche, die auf Large Language Modellen basiert. In diesem Artikel werden die verschiedenen Techniken erklärt und verglichen.
Wer ein grundlegendes Verständnis der verschiedenen Technologien wünscht, der ist hier genau richtig aufgehoben.

Systemübergreifender Copilot: Optimierte Arbeitsabläufe durch KI

Intelligente KI-Assistenten werden uns zukünftig in bestimmten Situationen den Arbeitsalltag erleichtern. Dazu ist es jedoch wichtig, den passenden Copiloten im Einsatz zu haben; nämlich einen, der systemübergreifend funktioniert. Das Problem bei den meisten Assistenzsystemanbietern ist nämlich, dass der Assistenz ausschließlich auf das eigene Systeme begrenzt ist. Dieser Blogartikel zeigt, wie es besser geht.

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)? Nutzen & Vorteile

Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, generative KI nachhaltig einzusetzen. In diesem Blogartikel erklären wir, was Retrieval Augmented Generation ist und wie wir dieses Technik bei amberSearch einsetzen, um das Meiste für unsere Kunden rauszuholen.
Retrieval Augmented Generation ist eine NLP-Technik für Suchanwendungen in Unternehmen, welche einen Großteil der Challenges, die klassische generative Large Language Modelle (LLM’s) haben, löst.