KI-Technologien
Agentic AI
Aus einzelnen Modellaufrufen werden arbeitsteilige, kontrollierbare Systeme: Spezialisierte Agenten bearbeiten Teilaufgaben, nutzen Werkzeuge und arbeiten in geprüften Abläufen zusammen.
KI-Technologien
Document & Knowledge Intelligence
Dokumenten- und Wissenserschließung
Große, heterogene Informationsbestände erschließen und unstrukturierte Information in fachlich nutzbare Wissensmodelle überführen.
Methoden und Verfahren
- Datenextraktion, OCR und Dokumentanalyse
- Semantische Suche und Vektordatenbanken
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell erhält gezielt das Wissen, das es für eine belastbare Antwort braucht
- Entitäts- und Beziehungserkennung
- Ähnlichkeitsanalyse und dokumentübergreifende Verknüpfung
- Wissensstrukturierung und Abgleich mit Normdaten
Anwendungsbeispiele
- Historische Dokumente transkribieren, strukturieren und befragbar machen
- Technische Projektunterlagen als Wissensarchitektur erschließen
- Wissensassistenten, die Antworten mit Fundstellen belegen
Worauf es ankommt
Der Mehrwert liegt nicht im einzelnen Modell, sondern in der Architektur, die Modelle, Datenbanken, Kontext und Qualitätsanforderungen zusammenführt.
Klassische Texterkennung fragt: Was steht auf der Seite? Wir fragen zusätzlich: Welche Funktion hat diese Seite? Welche Struktur besitzt sie? Welche Informationen sind wichtig, und wie hängen sie mit anderen Seiten, Personen, Orten und Titeln zusammen?
Wissen einbinden statt raten
Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedeutet für uns mehr, als Textstellen aus einer Datenbank zu holen. Ein KI-System wird gezielt mit dem Zusatzwissen versorgt, das es für eine belastbare Entscheidung benötigt: aus Vektordatenbanken, Referenzdaten und Normdaten. Ergebnisse tragen ihre Quellen mit sich, damit sie nachverfolgbar bleiben.
Weiterführende Themen
KI-Technologien
Multimodal AI
Jede Datenquelle hat ihre Stärken und Grenzen. Verlässlich wird das Ergebnis, wenn Text, Bild, Audio, Sensor- und Geodaten gemeinsam interpretiert werden.
Lösungen
Dokumenten- und Wissensintelligenz
Dokumente verstehen statt nur lesen: Archive, Akten und technische Unterlagen werden zu strukturiertem, befragbarem Wissen.
Lösungen
Engineering Intelligence
Vom Bestandswissen zum nutzbaren Engineering-System: Anforderungen, Tests, Fehleranalyse und Nachweise mit KI verknüpfen.
Projekte & Referenzen
Dokumentenintelligenz für den Maschinenbau
Vom Dokumentenarchiv zur Wissensarchitektur: Historische Projektunterlagen werden zur Grundlage für schnellere Angebote und gesichertes Erfahrungswissen.
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