Die Verwaltung von Unternehmenswissen im Zeitalter der KI: Verbesserung der Relevanz mit LLMs und RAG

Ganz gleich, ob Sie Wissensmanager, IT-Experte oder Unternehmensleiter sind, dieses Webinar wird Ihnen das Wissen vermitteln, das Sie benötigen, um das volle Potenzial der KI bei der Umgestaltung der Informationslandschaft Ihres Unternehmens auszuschöpfen.
Dieses aufschlussreiche Webinar erforscht das transformative Potenzial von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) bei der Verwaltung von Unternehmenswissen. Während viele Mitarbeiter die generative KI lediglich als Werkzeug für natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen betrachten, gehen ihre Fähigkeiten weit darüber hinaus.
Entdecken Sie, wie LLMs Ihr Geschäft revolutionieren können, indem sie die Verschlagwortung, Kategorisierung, Zusammenfassung und allgemeine Informationsrelevanz verbessern.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Jenseits von Prompts: Entdecken Sie die zahllosen Möglichkeiten, wie LLMs das Wissensmanagement in Unternehmen verbessern können.
- Verbessertes Tagging und Kategorisierung: Erfahren Sie, wie KI die Organisation von Informationen automatisieren und verfeinern kann, um sie leichter zugänglich und nützlicher zu machen.
- Fortgeschrittene Zusammenfassungen: Sehen Sie, wie LLMs riesige Datenmengen in prägnante, umsetzbare Erkenntnisse destillieren können.
- Verbesserung der Relevanz: Verstehen Sie die Rolle von RAG bei der Erweiterung von KI-Funktionen, um hochrelevante und präzise Informationen zu liefern.
- Praktische Anwendungen: Entdecken Sie Beispiele aus der Praxis und Erfolgsgeschichten von Unternehmen, die diese Technologien nutzen.
Ganz gleich, ob Sie Wissensmanager, IT-Experte oder Unternehmensleiter sind, dieses Webinar wird Ihnen das Wissen vermitteln, das Sie benötigen, um das volle Potenzial der KI bei der Umgestaltung der Informationslandschaft Ihres Unternehmens auszuschöpfen.
Lautsprecher:
Phil Ryan, VP Strategie & Innovation, Lucidworks
Eric Redman, Senior Direktor, Datenwissenschaft & Analytik, Lucidworks