ChatGPT ist das Hypethema des ersten Halbjahres 2023. Auch wir haben uns gefragt, wie die Technologie von OpenAI Enterprise Search beeinflusst, da es durch die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten sicherlich Schnittmengen gibt.
Kurz vorab: Sehen wir ChatGPT als Konkurrenz? Nein, wir sehen die Technologie als mögliches enhancement & enablement, um – richtig angewendet – weitere Mehrwerte für unsere Nutzer zu schaffen. In diesem Blogbeitrag haben wir erklärt, wie man sowohl Enterprise Search als auch die GPT-Technologie sinnvoll verbinden kann. Fangen wir jedoch nochmal kurz bei den Grundlagen an:
Was sind Large Language Models?
Large Language Models (LLMs) sind komplexe KI-Modelle, die darauf trainiert sind, menschenähnliche Texte in verschiedenen Sprachen zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf umfangreichen Datenbanken und können Muster und Zusammenhänge in textbasierten Dokumenten erkennen.
ChatGPT: Eine kurze Einführung
GPT steht für „Generative Pre-trained Transformer“. Es handelt sich um eine KI-gestützte Sprachmodellierungstechnologie, die einen Durchbruch in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) darstellt. ChatGPT ist die neueste Entwicklung auf diesem Gebiet und wird von OpenAI entwickelt. Es wurde entwickelt, um in Echtzeit menschenähnliche Gespräche mit hoher Genauigkeit zu führen. ChatGPT arbeitet kontextbezogen und nutzt komplexe Algorithmen, um Benutzeranfragen und -bedürfnisse präzise zu verstehen.
Die jüngste Popularität von ChatGPT lässt sich auf seine erstaunliche Fähigkeit zurückzuführen, menschenähnliche Antworten und Interaktionen zu liefern. Es hat zahlreiche Anwendungsfälle im Marketing, der Texterstellung und diversen „Sekretär-ähnlichen“ Aufgabenstellungen.
Was sind die Schwächen von ChatGPT?
Die große (bisherige) Schwäche von ChatGPT ist, dass es nur auf Daten bis zu einem Stand 2021 trainiert ist und nur bis zu diesem Zeitpunkt Know-How hat. Richtig aufgesetzt, kann es zwar auch Content aus dem World Wide Web verarbeiten, alles was hinter einer Firewall, also auf den Systemen eines Unternehmens passiert, bleibt (Gott Sei Dank) eine Black Box für ChatGPT. Zudem wird es aktuell ausschließlich in Amerika bei Azure gehostet.
In diesem Artikel möchten wir jedoch nicht spezifisch auf den Anbieter OpenAI eingehen, sondern die GPT-Technologie mit ihrem Potenzial in Verbindung mit amberSearch bewerten. Es gibt nämlich verschiedene Anbieter (unter anderem Google, aber auch Aleph Alpha aus Deutschland), die an vergleichbaren Modellen arbeiten und diese zum Teil bereits öffentlich zur Verfügung stellen.
Wie können sich GPT und Enterprise Search sich gegenseitig befruchten?
Die Kombination der GPT-Technologie & Enterprise Search Engines wie zum Beispiel amberSearch ermöglichen, dass auch das interne Know-How mit einer ähnlichen Intelligenz behandelt werden kann, wie dies ChatGPT mit Informationen aus dem Internet tut. Die Challenge im Unternehmen ist jedoch, dass es Zugriffsrechte gibt und Informationen in vielen verschiedenen Formaten und Datenquellen vorkommen.
In unserem Fall nutzen wir die bestehenden KI-Modelle von amberSearch (ebenfalls basierend auf Large Language Models, zudem selbst trainiert), um die relevantesten Dokumente unter Berücksichtigung der Zugriffsrechte zu erhalten. Diese Dokumente übergibt amberSearch dann an amberAI- welches basierend auf der Anfrage des Nutzers und der gefunden Suchergebnisse relevanten Text erstellt. Weitere Informationen zu amberAI können diesem Blogpost entnommen werden.
Der große Vorteil von amberAI?
Es berücksichtigt alle Zugriffsrechte und muss nicht extra trainiert werden.
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Vorteile der Kombination von GPT-Technologie und dem Anwendungsfall Enterprise Search
- Erweiterte Informationsverarbeitung: Durch die Zusammenführung der GPT-Technologie und Enterprise Search kann die KI Anfragen effektiver beantworten und speifische von der Enterprise Search extrahierte Informationen in sinnvolle Antworten verpacken anstatt sie nur wiederzugeben.
- Präzise Antworten: Die GPT-Technologie ermöglicht präzise und kontextbezogene Antworten, indem es den vom Search Engine gelieferten Content genau versteht und von ChatGPT bekannte Anwendungsfälle (Formulierung einer Vertriebs-E-Mail bspw) mit dem Know-How des Unternehmens anreichert
- Zeitersparnis: Die Kombination der GPT-Technologie und Enterprise Search beschleunigt das Auffinden von Informationen nochmals, da die GPT-Technologie Dokumente zusammenfassen kann und der Nutzer so nicht erst in alle Systeme springen muss. Dennoch ist es wichtig, dass der Nutzer anschließend überprüft, ob ChatGPT richtig aus den Dokumenten zitiert hat.
Einige Anwendungsfälle:
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Fazit
Sehen wir die GPT-Technologie & Enterprise Search also als Match Made in Heaven? Jein. Die GPT-Technologie bietet diverse Anwendungsfälle, die weit über die Kombination mit Enterprise Search hinaus gehen. Die Kombination mit Enterprise Search bietet jedoch Mehrwerte, die die GPT-Technologie alleine nie realisieren können wird. Es ist daher ein extrem sinnvolles und mehrwertbringendes Match. Die Kombination der beiden Technologien gewährleistet, dass Benutzer präzise, effektive und relevante Informationen erhalten, wenn sie sie am dringendsten benötigen.
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