KI und der feine Unterschied zwischen Fakten und Fakten
Nuancen, wie der Unterschied zwischen durchgestrichenem und unterstrichenem Text. Eine PDF-Datei aus dem Jahr 1950: vergilbt, schlecht gescannt und kaum lesbar. Hinzu kommt die Komplexität von Dokumenthierarchien, bei denen Struktur und Kontext genauso wichtig sind wie der Inhalt selbst.
Das Verständnis dieser Nuancen in Daten ist entscheidend. Viele Unternehmen haben mit unstrukturierten und fragmentierten Daten zu kämpfen, was es nahezu unmöglich macht, KI effektiv zu nutzen.
Wir sind darauf spezialisiert, Ihre anspruchsvollsten Daten zu verfeinern und zu strukturieren, um sicherzustellen, dass sie für eine nahtlose KI-Integration bereit sind.
Unsere Data-Engineering-Experten optimieren Ihre Daten-Workloads und stellen sicher, dass Daten sorgfältig für KI vorbereitet werden, sodass zukünftige KI-Lösungen nahtlos in Ihre Systeme integriert werden können.
Kundenspezifische Datenextraktion
Wir passen die Datenextraktionsprozesse an Ihre spezifischen Bedürfnisse an und gewährleisten so eine genaue und effiziente Abfrage relevanter Informationen.
Kontextbezogenes Chunking
Unsere fortschrittlichen Techniken analysieren Metadaten und Kontext, um präzise Datenchunks zu erstellen und diese für die KI-Verarbeitung zu optimieren.
Konnektor-Anpassung
Wir bieten eine breite Palette anpassbarer Konnektoren zur Integration mit verschiedenen Datenquellen und Speicherorten wie Google Docs, SharePoint und Nextcloud.
Spezielle Extraktoren
Unsere Extraktoren sind für die Verarbeitung spezifischer Datentypen konzipiert und gewährleisten eine genaue Extraktion aus PDFs, DOCX, PPT und mehr.
Datenverfeinerung
Wir verfeinern und strukturieren Ihre Daten und wandeln sie in ein Format um, das für eine nahtlose KI-Integration bereit ist.
Eigenständige Daten-Pipelining
Unsere Standalone-Lösungen ermöglichen es Ihnen, Daten zu extrahieren und für die Weiterverarbeitung vorzubereiten, um sicherzustellen, dass sie effizient für die KI-Nutzung bereit sind.
Data Engineering ist wie der riesige, unsichtbare Unterbau eines Eisbergs: Während elegante Datenoutputs und Erkenntnisse an der Oberfläche glänzen, bilden robuste Pipelines, Prozesse und skalierbare Infrastruktur darunter das unverzichtbare Fundament.
KI-Agenten sind intelligente Werkzeuge, die über die Analyse hinausgehen – sie werden aktiv. Von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben wie der E-Mail-Bearbeitung bis hin zu datengesteuerten Entscheidungen wie dem Einkauf rationalisieren ONTEC AI-Agenten Arbeitsabläufe, steigern die Effizienz und geben Ihrem Team die Möglichkeit, sich auf strategische Prioritäten zu konzentrieren. Sie sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in Ihre Systeme integrieren und arbeiten unermüdlich im Hintergrund, um den reibungslosen und effizienten Betrieb Ihres Unternehmens zu gewährleisten.
Intelligentes Data Engineering kann alles verändern
Wenn Ihre Daten fehlerhaft sind, ist auch Ihre KI-Ausgabe fehlerhaft. Die Gewährleistung zuverlässiger Daten ist entscheidend, um genaue und vertrauenswürdige KI-Ergebnisse zu erzielen.
KI-Halluzinationen minimieren
Zuverlässige Daten reduzieren das Risiko, dass KI ungenaue oder irreführende Ergebnisse generiert, und gewährleisten so vertrauenswürdige Ausgaben
Entscheidungsfindung verbessern
Genaue Daten bieten eine solide Grundlage für KI-Systeme, um fundierte und effektive Entscheidungen zu treffen
Vertrauen aufbauen
Konsistente und zuverlässige Daten fördern das Vertrauen in KI-Systeme, wodurch Benutzer den Ergebnissen eher vertrauen
Komplexe Analysen unterstützen
Zuverlässige Daten ermöglichen es der KI, komplizierte und sensible Datenstrukturen zu verarbeiten und präzise Einblicke zu liefern
Compliance sicherstellen
Zuverlässige Daten helfen KI-Systemen, regulatorische Standards einzuhalten und die Datenintegrität zu wahren, was für sensible Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
Leistung verbessern
Hochwertige Daten stellen sicher, dass KI-Systeme effizient und effektiv arbeiten und ihr Potenzial maximieren
LLMs benötigen kein traditionelles Training, sind jedoch auf hochwertige und zugängliche Daten angewiesen. Genau hier kommen wir ins Spiel. Wir extrahieren und bereinigen Ihre Daten und wenden einen produkt- und branchenspezifischen Ansatz an, um ihre Struktur sowie Ihre Prozesse zu verstehen. Unser Ziel ist einfach: Ihre Daten zugänglich, durchsuchbar und nutzbar zu machen.
Veronika Vishnevskaia, Solution Architect bei ONTEC AI
Based in Europe, trusted by leading European organizations
FAQ
Was ist KI-Data Engineering?
Data Engineering umfasst das Vorbereiten, Verfeinern und Strukturieren von Daten, damit diese effektiv von KI-Systemen genutzt werden können. Es stellt sicher, dass Ihre Daten sauber, organisiert und bereit für die erweiterte Verarbeitung sind.
Warum ist Data Engineering wichtig für KI?
KI-Systeme sind auf hochwertige, strukturierte Daten angewiesen, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Ohne ordnungsgemäßes Data Engineering können KI-Ausgaben fehlerhaft oder ineffektiv sein.
KI-Data Engineering stellt sicher, dass selbst subtile Dokumentdetails, wie der Unterschied zwischen unterstrichenem und durchgestrichenem Text, korrekt interpretiert werden. Diese Unterscheidungen können eine entscheidende Bedeutung haben – z. B. das Hervorheben von Schlüsselpunkten oder das Markieren von Inhalten als veraltet – und deren Fehlinterpretation könnte zu Fehlern bei der Entscheidungsfindung führen. Durch die Strukturierung und Verfeinerung von Daten ermöglicht KI-Data Engineering Systemen, diese Nuancen effektiv zu verarbeiten und sicherzustellen, dass Ihre KI-Lösungen präzise und zuverlässige Ergebnisse liefern.
Ohne ordnungsgemäßes Data Engineering haben KI-Systeme Schwierigkeiten, unstrukturierte oder qualitativ minderwertige Daten zu verarbeiten, was zu ungenauen Ergebnissen und unzuverlässigen Erkenntnissen führt, z. B. KI-Halluzinationen.
Was sind Beispiele dafür, wann fortgeschrittenes Data Engineering erforderlich ist?
Während einfache Daten mit Basissystemen verwaltet werden können, ist ONTEC AI die richtige Wahl für Unternehmen, die mit komplexen, fragmentierten oder unstrukturierten Daten arbeiten, die Präzision und Zuverlässigkeit erfordern. Beispiele sind:
Formatierung: Das Verständnis von Formatierungsnuancen, die die Bedeutung eines Dokuments vollständig verändern können, wie z. B. durchgestrichener vs. unterstrichener Text.
Schlecht gescannte Dokumente: Verarbeitung vergilbter, minderwertiger oder Jahrzehnte alter Dokumente, die schwer zu lesen sind.
Archivierter Datenkontext: Interpretieren der Struktur und des Kontexts archivierter Daten, um genaue Einblicke zu gewährleisten.
Komplexe Dokumenthierarchien: Navigieren in mehrschichtigen Dokumenten, bei denen die Struktur genauso wichtig ist wie der Inhalt.
Unstrukturierte Daten: Extrahieren und Organisieren von Informationen aus E-Mails, Berichten oder anderen unstrukturierten Quellen.
Keyword vs. semantische Suche: Bereitstellung flexibler Suchoptionen, um Informationen basierend auf exakten Begriffen oder kontextbezogener Bedeutung zu finden.
Rechts- oder Compliance-Dokumente: Sicherstellung der Genauigkeit bei der Verarbeitung von Verträgen, Vorschriften oder Compliance-Berichten.
Mehrsprachige Dokumente: Verarbeiten von Daten in mehreren Sprachen unter Beibehaltung von Bedeutung und Kontext.
Datenintegration über Systeme hinweg: Konsolidieren von Daten von verschiedenen Plattformen wie SharePoint, Google Drive oder Legacy-Systemen.
Sensibler Umgang mit Daten: Verwalten und Anonymisieren sensibler Informationen, um Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Was ist die besondere Stärke von ONTEC AI, wenn es um Data Engineering geht?
Die besondere Stärke von ONTEC AI im Data Engineering liegt in unserer Fähigkeit, komplexe und sensible Daten präzise zu verarbeiten. Wir verwenden spezielle Bibliotheken, eine breite Palette von Konnektoren und anpassbare Extraktoren, um die Aufgabe zu erledigen.
Im Bereich Kundenservice stehen Mitarbeitende zunehmend intensiven Herausforderungen gegenüber: Steigende Kundenerwartungen, zunehmende Komplexität von Anfragen und die Herausforderung, Effizienz und…
