aicuflow - xAI and Auotmation Partner in Life Science Research and Development

Feature

Integrieren Sie all Ihre Daten-, KI- und Pipeline-Prozesse nahtlos in aicuflow– und konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche, während wir den technischen Part übernehmen.

Bei aicuflow sind wir überzeugt: Forschung ist mehr als ein Prozess – sie ist ein Abenteuer. Für die Mutigen und Neugierigen entwickelt, kombiniert aicuflow erklärbare und multimodale KI mit intelligenten, automatisierten Workflows, die sich nahtlos in Ihre Projekte einfügen.

Automatisieren Sie Gewöhnliches, konzentrieren Sie sich auf Außergewöhnlichs

Automatisieren und verbessern Sie Prozesse Low Code

Steigern Sie den wirtschaftlichen Output und Produktivität durch Automatisierung

Organisieren Sie Ihre Daten in einem Durchsuchbar Weg

Live-Daten-Dashboards mit anpassbaren Komponenten

Datenenrichment und automatisierte Verarbeitung

KI-gesteuert Entdecken

Drag-and-Drop KI-Pipeline-Builder

Prognosen, Analysen und Identifizierung von Ausreißern

Enterprise Datensicherheit

DSGVO-zertifiziert, ISO27001 demnächst

Holen Sie sich Ihre eigenen Datenbuckets

Sicheres Skalieren

Daten aus mehreren Quellen und Formaten

Synchronisation in Echtzeit für genaue Daten und Modelle

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Konzentrieren Sie sich auf Innovation.

Was ist multimodale künstliche Intelligenz?

Lange Zeit konzentrierte sich die KI-Forschung auf einzelne Datenmodalitäten – wie Bilder, Text, Zahlen oder Audiodaten – die unabhängig voneinander verarbeitet wurden. Dank neuer Fortschritte in der KI können wir nun mehrere Modalitäten kombinieren. Dadurch sind Modelle in der Lage, verschiedene Datentypen gemeinsam zu analysieren und besser zu verstehen. OpenAI betont: „Die Einbeziehung zusätzlicher Modalitäten (wie Bildeingaben) in große Sprachmodelle (LLMs) wird als ein wichtiger Meilenstein in der Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz angesehen.‍

Diese Entwicklung hin zu multimodaler KI steigert die Fähigkeit von Modellen, komplexe, reale Daten zu interpretieren, und eröffnet neue Möglichkeiten für anspruchsvollere, kontextsensitive Anwendungen.

Was bestimmt die Leistung eines Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systems?

RAG-Systeme steigern die KI-Leistung, indem sie externes Wissen einbinden, Halluzinationen reduzieren und die sachliche Genauigkeit verbessern. Ihre Effektivität hängt maßgeblich von der Qualität der abgerufenen Informationen ab – zuverlässige, aktuelle Quellen sind dabei unerlässlich. Durch die Optimierung der Abrufmechanismen mit dichten Einbettungen (z. B. FAISS oder ANN) wird sichergestellt, dass semantisch relevante Inhalte erfasst werden, anstatt nur einfache Keyword-Treffer. Nach dem Abruf müssen die Dokumente korrekt formatiert werden, bevor sie in das generative Modell eingespeist werden, um maximale Kohärenz zu gewährleisten.

Ranking-Algorithmen wie BM25 oder Cross-Encoder priorisieren die relevantesten Snippets und verbessern so die Antwortqualität. Zudem hilft eine gezielte Vertrauensbewertung und Versionskontrolle dabei, widersprüchliche oder veraltete Informationen zu erkennen und Fehlinformationen zu vermeiden. Da Abrufabfragen die endgültige Ausgabe direkt beeinflussen, ist eine kontinuierliche Bewertung und Optimierung der Abrufstrategien entscheidend, um eine konstant hohe Leistung sicherzustellen.

Wie kann ich das Prompt-Design optimieren, um die Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Antworten zu verbessern?

Die Optimierung des Prompt-Designs ist entscheidend, um die Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Antworten zu maximieren. Klarheit und Spezifität sind der Schlüssel zu einer effektiven Aufforderung – vage Anweisungen führen zu unklaren Ergebnissen. Eine strukturierte, schrittweise Formulierung fördert logische Argumentation, während die Bereitstellung von Beispielen (Few-Shot-Prompting) dem Modell hilft, das gewünschte Antwortformat besser zu verstehen.

Das Testen verschiedener Varianten des Prompt-Wortlauts kann die Ergebnisse erheblich beeinflussen, weshalb Iteration ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses ist. Zudem verbessert das Festlegen von Einschränkungen wie Antwortlänge und Stil die Konsistenz. In strukturierten Umgebungen ermöglichen Systemnachrichten eine gezielte Steuerung des KI-Verhaltens, indem sie Ton und Antwortlogik definieren. Durch die kontinuierliche Anpassung der Eingabeaufforderungen auf Basis von Modellfeedback können Nutzer qualitativ hochwertige und zuverlässige Ergebnisse erzielen.

Wann sollte ich Fine-Tuning in Betracht ziehen?

Die Feinabstimmung eines Fundamentmodells wird erforderlich, wenn schnelle technische Planung und RAG allein nicht die gewünschte Leistung erbringen – insbesondere bei domänenspezifischem Fachwissen, strukturierten Aufgaben oder Szenarien, die konsistenten Ton und hohe Genauigkeit erfordern. Modelle, die tiefgehendes Wissen in Spezialgebieten wie biomedizinischer Forschung, Rechtsanalyse oder technischem Ingenieurwesen benötigen, profitieren von einer Feinabstimmung, da Standardmodelle dieses Fachwissen oft nicht in ausreichender Tiefe besitzen. Im Gegensatz zu RAG, das Wissen dynamisch abruft, kodieren fein abgestimmte Modelle relevante Informationen direkt. Dies verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit und verringert gleichzeitig die Abhängigkeit von externen Quellen.

Die Feinabstimmung erfordert eine sorgfältige Datenauswahl, um hohe Qualität und Vielfalt sicherzustellen. Saubere, gut beschriftete Datensätze minimieren Verzerrungen und Überanpassungen, während Validierungstechniken wie frühzeitiges Stoppen die Generalisierungsfähigkeit bewahren. Eine begrenzte Feinabstimmung mit Tausenden von Beispielen kann bereits eine effektive Aufgabenanpassung ermöglichen, während umfangreiche Feinabstimmungen erhebliche Rechenressourcen erfordern. Auch die Modellauswahl spielt eine zentrale Rolle: Das richtige Gleichgewicht zwischen Modellgröße und Effizienz ist entscheidend für eine kosteneffiziente Leistung. Obwohl die Feinabstimmung ein leistungsstarkes Werkzeug ist, sollte sie nur dann eingesetzt werden, wenn andere Ansätze wie Advanced Prompt Engineering oder RAG nicht ausreichen.

Was ist erklärbare künstliche Intelligenz (xAI)?

Explainable AI (xAI) bezeichnet Systeme der künstlichen Intelligenz, die nachvollziehbare und für Menschen verständliche Erklärungen für ihre Entscheidungen und Vorhersagen liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen 'Blackbox'-KI-Modellen, die ohne Transparenz arbeiten, legt xAI den Fokus auf Interpretierbarkeit, Vertrauenswürdigkeit und Rechenschaftspflicht in maschinellen Lernprozessen.

xAI ermöglicht es Forschern, die Entscheidungsgrundlagen eines KI-Modells nachzuvollziehen, Vorurteile oder Fehler zu identifizieren und die Gesamtleistung zu optimieren. In vielen Branchen – insbesondere im Gesundheits- und Finanzwesen – sind Transparenz und Erklärbarkeit unerlässlich, um ethische und rechtliche Anforderungen zu erfüllen.

Bieten Sie einen einfachen Zugang zu Foundation Models an?

Ja, AICU bietet nahtlosen Zugriff auf Foundation Models und ermöglicht Forschern sowie Unternehmen den Einsatz modernster KI – ohne aufwendige Einrichtung oder eigene Infrastruktur.

Foundation Models sind groß angelegte KI-Modelle, die auf riesigen Mengen vielfältiger Daten trainiert wurden. Dadurch sind sie äußerst leistungsfähig und vielseitig einsetzbar, da sie als Grundlage für zahlreiche Anwendungen dienen. Modelle wie GPT (für Sprache), CLIP (für Vision-Language-Aufgaben) und SAM (für Bildsegmentierung) können mit minimalem zusätzlichen Schulungsaufwand feinabgestimmt oder an spezifische Anwendungsfälle angepasst werden – etwa für Textgenerierung, Bilderkennung oder Datenanalyse. Einige dieser Modelle verfügen zudem über multimodale Fähigkeiten, sodass sie verschiedene Datentypen wie Text und Bilder gleichzeitig verarbeiten und integrieren können, um umfassendere KI-gestützte Erkenntnisse zu gewinnen.

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aicuflow ist eine preisgekrönte Plattform für Datenprozessautomatisierung und wird unterstützt von

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