5 Dinge, die Sie bedenken sollten, bevor Sie ein Gen AI-Suchprojekt in Angriff nehmen

Wenn es um Gen AI-Suchprojekte für das Wissensmanagement geht, vermeiden Sie mit diesen 5 Tipps kostspielige Fehler.

Das Aufkommen der generativen KI (Gen AI) verändert die Art und Weise, wie wir mit Informationen interagieren, und verspricht intuitivere, dialogorientierte und Echtzeit-Interaktionen. Aber obwohl das Potenzial unbestreitbar ist, ist es nicht immer die praktischste oder kosteneffektivste Lösung für jede geschäftliche Herausforderung.

Unsere Experten bei Lucidworks sind seit Jahren in die KI-Landschaft eingetaucht. Wir sind begeistert von den Möglichkeiten der Gen AI-Suche, aber wir wissen auch, dass es keine Einheitslösung gibt. Wie Phil Ryan, unser VP of Architecture & Technical Strategy, weise anmerkt: „Es gibt viele Elemente in diesem System, und Sie brauchen Gen AI nicht für jedes Teil.“

Dieser Artikel durchbricht den Hype und bietet einen pragmatischen Fahrplan für die Nutzung von Gen AI in Ihrem Unternehmen. Wir untersuchen, wie Sie den Wert der KI maximieren, Risiken abmildern und unnötige Kosten vermeiden können. Sie werden Strategien zur Verbesserung der Informationsbeschaffung, zur Verbesserung der Wissensarbeit und zur Schaffung eines intuitiveren Sucherlebnisses entdecken – und dabei nicht vergessen, dass manchmal auch einfachere Lösungen genauso effektiv sein können.

Ganz gleich, ob Sie sich für Gen AI interessieren oder einfach nur neugierig auf das Potenzial sind, dieser Artikel liefert Ihnen wertvolle Erkenntnisse für Ihre Entscheidungsfindung. Lesen Sie weiter oder sehen Sie sich unser Webinar an, um mehr zu erfahren:

Hier ist, was wir behandeln werden:

• Wie generative KI-Modelle wie Large Language Models (LLMs) die Informationssuche verbessern können, allerdings unter sorgfältiger Berücksichtigung der Risiken.
• Wie die Offline-Analyse von Abfragen und Daten die Leistung von KI-Modellen im Laufe der Zeit verbessern kann.
• Schlüsselfaktoren bei der Implementierung generativer KI, wie die Auswahl von Modellen, die Integration von Datenquellen und die Erfolgsmessung.
• Die Bedeutung von Kosten, Flexibilität und der Fähigkeit, mit Datenvariabilität in generativen KI-Lösungen umzugehen.
• Techniken, die generativen Modellen helfen, große, komplexe Dokumente und Datenquellen besser zu verstehen.

Erkenntnis Nr. 1: Generative KI kann die Suche verbessern, aber die Risiken müssen bedacht werden

Obwohl das Potenzial von Gen AI immens ist, ist es wichtig, die die Risiken und Auswirkungen falscher Antworten abzuschätzen. Das Vertrauen der Benutzer ist von entscheidender Bedeutung, und ungenaue Informationen können es schnell untergraben. Beginnen Sie mit der Identifizierung von Anwendungsfällen mit hohem Informationsaufwand (Bereiche, in denen Benutzer Schwierigkeiten haben, das zu finden, was sie brauchen), aber geringem Risiko, wenn die KI sich irrt. Experimentieren Sie frühzeitig und häufig, um die Leistung des Modells in Ihrem spezifischen Kontext zu validieren, und seien Sie immer transparent gegenüber den Nutzern, wenn sie mit KI-generierten Inhalten interagieren.

Erkenntnis Nr. 2: Offline-Analyse verbessert die KI-Leistung im Laufe der Zeit

Analyse früherer Abfragen und Daten offline ist eine leistungsstarke Methode, um KI-Modellen beim Lernen und Verbessern zu helfen. Diese Praxis führt nicht nur zu genaueren Antworten, sondern erzeugt auch wertvolle Testfälle für die laufende Validierung und quantitative Messung von Modellverbesserungen. Dies kann beinhalten Feinabstimmung des Modells um Ihre domänenspezifische Sprache besser zu verstehen oder Lücken in Ihrer Wissensbasis zu identifizieren. Durch kontinuierliche Iteration und Offline-Verfeinerung Ihres KI-Modells können Sie sicherstellen, dass es mit der Zeit immer relevantere und genauere Ergebnisse liefert.

Mitnahme #3: Modelle auswählen, Daten integrieren und Erfolg messen

Die erfolgreiche Implementierung von generativer KI umfasst mehrere wichtige Schritte. Die Wahl des richtigen Modelltyps für Ihre spezifischen Bedürfnisse ist unerlässlich. Die effektive Integration unterschiedlicher Datenquellen stellt sicher, dass die KI über eine umfassende Wissensbasis verfügt, auf die sie zurückgreifen kann. Und schließlich können Sie die Auswirkungen Ihrer KI-Implementierung anhand von Schlüsselkennzahlen messen und datengesteuerte Verbesserungen vornehmen. Denken Sie daran, dass das „beste“ Modell von heute nicht unbedingt das beste von morgen sein muss. Achten Sie also auf Flexibilität in Ihrer Architektur und lassen Sie sich nicht auf eine einzige Lösung festlegen.

Erkenntnis Nr. 4: Berücksichtigen Sie Kosten, Flexibilität und Datenvariabilität

Angesichts des rasanten Fortschritts der KI sind kosteneffiziente und flexible Lösungen ein Muss. Die Modelle sollten an die sich ständig verändernde KI-Landschaft anpassbar sein. Außerdem müssen sie in der Lage sein, mit Inkonsistenzen und Schwankungen in unstrukturierten Datenquellen umzugehen, um sicherzustellen, dass die KI auch aus unübersichtlichen Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen kann. Während die Kosten der Gen AI sind ein FaktorAber lassen Sie das nicht der einzige entscheidende Faktor sein. Wägen Sie den potenziellen Wert gegen die Kosten ab und prüfen Sie Open-Source-Modelle, wenn das Budget eine Rolle spielt.

Takeaway #5: Techniken für komplexe Dokumente und Quellen

Um die riesigen Mengen an Informationen, die in großen, komplexen Dokumenten und Datenquellen enthalten sind, wirklich zu verstehen und zu nutzen, sind oft spezielle Techniken erforderlich. Semantisches Chunking zerlegt den Inhalt in sinnvolle Einheiten, damit die KI ihn leichter verarbeiten kann. Die Extraktion von FAQ ermöglicht es der KI, schnell Antworten auf häufig gestellte Fragen zu geben. Einbettungendie Wörter oder Phrasen als numerische Vektoren darstellen, ermöglichen es der KI, die Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen zu verstehen. Bei unübersichtlichen Daten wie Slack-Threads oder Diskussionsforen können Sie LLMs verwenden, um FAQs zu erstellen und die wichtigsten Erkenntnisse und Fragen aus der Konversation zu extrahieren.

Gen AI ist keine Einheitsgröße für alle

Generative KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir nach Informationen suchen und mit ihnen interagieren, zu verändern. Es ist jedoch keine Einheitslösung. Wie Phil Ryan weise sagte: „… es gibt viele Elemente in diesem System, und Sie brauchen nicht für jedes Teil Gen AI.“ Wenn Sie die in diesem Artikel genannten Faktoren sorgfältig berücksichtigen, können Sie Gen AI nutzen, um die nächste Generation der Such- und Wissensarbeit voranzutreiben, ohne Ihre Lösungen übermäßig zu verteuern oder zu kompliziert zu machen.

Registrieren Sie sich für unseren Newsletter an, um über die neuesten Trends und Erkenntnisse im Bereich KI und Suchtechnologie auf dem Laufenden zu bleiben.