schrittweise können durch weitere Fragen im Dialogstil (Chat) Antworten präzisiert und ergänzt werden

das KI-Modell kann Tabellen und Charts interpretieren und akzeptiert abweichende Frage-Formate (Einheiten, Prozentangaben)

gefundene Antworten werden zusätzlich im Original-Dokument (PDF) markiert

abhängig von der Rolle eines Anwenders (zB Techniker, Support-MA, Vertrieb, B2B-Kunde, Endkunde…) und Anwendungsfall kann die verwendete Datenbasis, das verwendete KI-Modell und der Antwortstil variieren

seqass-VS im Kontext des VS-NfD Sicherheitsstandards

bei Niedriglast erlernt das Model auf Basis selbst generierter Fragen neue Strukturen und bereitet zukünftige Antworten vor

durch statistische und heuristische Algorithmen können viele Fragen direkt aus dem Cache beantwortet werden und sind damit deutlich schneller verfügbar

abhängig vom Anwendungsfall können leistungssteigernde Anpassungen durch Chunking, Fine Tuning, Distilling und Prompting vorgenommen werden

SEQASS ist Bestandteil eines orchestrierten Prozesses auf Basis des best-of-breed Ansatzes

dedizierte Prozessschritte und Vorberechnungen optimieren die Datenbasis für die optimale Verarbeitung durch das KI-Modell, zusätzliche Dienste können dem eigentlichen Q&A vorgeschaltet werden (Speech-To-Text, Image-Analysis, Summarizations)

Kundenspezifische Terminologie

Möglichkeit vom Kunden vorgegebene UseCases durch sehr große LLMs (GPT4) zu multiplizieren und dadurch einen sehr umfangreichen Trainingsdatensatz zu erhalten, der sich auf das eingesetzte, deutlich kleinere LLMs eintrainieren lässt. Im Ergebnis erhält man eine stark auf den UseCase spezialisierte Lösung, die der Leistungsfähigkeit eines sehr großen LLMs entspricht, aber deutlich weniger Ressourcen benötigt und damit schneller ist.

orchestrierte Prozessschritte sorgen dafür, dass die Datenbasis (Vektor-Datenbank) permanent mit validen Daten und Informationen aktualisiert wird und obsolete Alt-Daten entfernt werden

Nachbearbeitungsschritte und Ausleitungen können adaptiert werden

AI-gestützte Analyse der Emotionen zu einem Chat-Verlauf als Basis für Auswertungen und Verbesserungen des Angebots (negative Wahrnehmung oder auch positive Überraschung…)

kundenspezifische Prozesse können integriert und auch entwickelt werden

die Datenbasis, die Fragen und auch die Antworten können in unterschiedlichen Sprachen vorhanden sein bzw. formuliert werden

sowohl integriert in Kundeninfrastruktur als auch auf der SCENTS-Platform als auch als Hybrid-Lösung lauffähig

durch Dockerisierung ausgerichtet auf beliebige Skalierung

Lizenzmodell mit Wartungs- und Supportvertrag