Qualicision AI Generative – im Dialog mit Anwendungen und Softwaretools

24.10.2023 - Künstliche Intelligenz, Energie, Produktion, Technologie

Quelle: Adobe Stock/Gorodenkoff, bearbeitet durch PSI FLS

Die meisten PSI-Softwaretools verfügen über Entscheidungs- und Optimierungskomponenten, die auf Künstlicher Intelligenz basieren. Dies trifft auch auf die Produktkomponente Qualicision A2 zu. Sie setzt auf ein textverarbeitendes und -generierendes Sprachmodell, das beliebige Informationen in Textform einer bestehenden Anwendung hinzufügt. Damit können Softwaretools und Anwendungen mit einer Erklärungskomponente ausgestattet werden, die eine textbasierte Konversation ermöglicht, wie sie von gängigen KI-Chatbots bekannt ist.

Die Produktkomponente Qualicision A2 (A2 steht für Ask and Answer) ermöglicht, beliebige Textinformationen z. B. zu Produkten, Anwendungsbereichen oder zugehörigen Handbüchern einer bestehenden Anwendung hinzuzufügen. Dadurch erhält die Anwendung eine Komponente zur Erklärung, die textbasierte Konversationen mit der Anwendung ermöglicht.

Qualicision A2 als Teil der Qualicision AI GUI mit integrierter Chat-Komponente und Schiebereglern zur Einstellung von Präferenzen für Schlüsselbegriffe während des Trainings. Quelle: iStock.com/gorodenkoff, bearbeitet durch PSI FLS

Wie steuern zuschaltbare Themenprioritäten das Antwortverhalten?

Qualicision A2 erlaubt mit Hilfe der Technologie des Qualitativen Labelns, das Antwortverhalten (Answer) auf die Benutzeranfragen (Ask) mit Hilfe von Themenprioritäten zu beeinflussen. Themenprioritäten entstehen, indem über benutzerdefinierte Kataloge wichtiger Schlüsselworte aus den Spezialtexten Qualitative Labels gelernt werden.

Qualitatives Labeln von Prozessdaten

Lernende KI-Verfahren zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Entscheidungsunterstützung in Echtzeit benötigen automatisiert aufbereitete Daten. Das bedeutet, dass ihnen bereits vor dem Lernprozess eine Bedeutung zugeordnet werden muss. Denn anders als etwa bei der Spracherkennung entstehen ständig neue Datenmuster, die permanent nachgelernt werden müssen. Dies kann nur durch Software und automatisch erfolgen. Das Qualitative Labeln ist ein solches Verfahren.

Mit seiner Hilfe lassen sich in historischen und aktuellen Daten mittels Zielkonfliktanalyse automatisch Zusammenhänge erkennen - und zwar in Form von selbst berechneten Klassen von Datenmustern, die den Anwenderinnen und Anwendern zur Bestätigung oder Korrektur präsentiert werden.

Qualitativ gelabelte Daten schlagen somit eine Brücke zwischen den Datenmustern in den Rohdaten und ihrer Bedeutung in der realen Welt des jeweiligen Prozesses. Damit schaffen sie die Voraussetzung für eine kontinuierliche Prozessverbesserung in Kombination mit qualitativen, optimierungsbasierten KI-Verfahren.

Die erlernten Qualitativen Labels werden mit Schiebereglern verbunden, die in der Bedienoberfläche einstellbar sind. Durch die ausgewählten Einstellungen lässt sich das Antwortverhalten der trainierten Komponente anpassen. In Kombination mit einer Lernsoftware, die das Systemverhalten überwacht, können auch positive und negative Benutzerinteraktionen zusätzlich zum automatischen Nachtraining verwendet werden.

Systemarchitektur von Qualicision A2 mit der Anbindung an das Qualitative Labeling. Quelle: PSI FLS

Qualicision A2 wird sowohl als Bibliothek als auch als steuerbare und zuschaltbare Komponente in allen PSI-Produkten verfügbar sein. Neue Anwendungen sind ebenfalls möglich, auch solche, die bisher keine Berührung mit PSI-Produkten haben.

Ein Beispiel: Qualicision A2 textet über Qualicision AI

Um die Funktionsweise von Qualicision A2 zu verdeutlichen, wird in der Abbildung unten gezeigt, wie sich benutzergeführte Konversationen zum Thema der Qualicision-KI-Technologie selbst generieren lassen. Dazu wurde dem System eine Auswahl von Texten antrainiert, die sich hauptsächlich aus englischsprachigen anwenderorientierten Artikeln über die Qualicision-AI-Technologie zusammensetzt.

Beispiele von Fragen und Antworten über Qualicision AI selbst erzeugt mittels Qualicision A2. Quelle: PSI FLS

Das System liefert nicht nur die generierten Textausgaben, sondern auch Informationen zu den wichtigsten Quellen, die bei der Erstellung der Antwort herangezogen wurden. Deshalb werden in den Dialogen auch Links zu den relevanten Dokumenten bereitgestellt, aus denen die generierten Texte stammen. Dies ist besonders nützlich für Systeme, die auf klassische Dokumentationsunterlagen wie Benutzerhandbücher oder andere Produktunterlagen angewiesen sind. Sie bieten dem Benutzer Anhaltspunkte, wo weiterführende Informationen zu finden sind.

So lassen sich beliebige Kombinationen an Dialogverhalten über beliebige Texte generisch erzeugen, indem Textausgaben und Dokumentenverweise miteinander kombiniert werden. Die Konfiguration eines konkreten Qualicision-A2-Systems für eine bestimmte Anwendungssituation kann je nach Aufgabe individuell entschieden und von Kunden selbst parametriert werden. Qualicision A2 und Qualicision AI Generative bilden das entsprechende Framework dazu.

Was braucht es für die Integration in eine Kundenumgebung?

Das Hauptargument für Kunden, unser Produkt zu nutzen, besteht darin, dass Qualicision A2 neben seiner Funktionalität den Vorteil bietet, dass sämtliche Trainingsprozesse und Anwendungen in der Infrastruktur der jeweiligen Kundenumgebung durchgeführt und vollständig von dem anwendenden Unternehmen kontrolliert werden können.

KI sicher einsetzen: Qualicision A2 ist so strukturiert, dass alle Trainingsprozesse und Anwendungen innerhalb der Kundeninfrastruktur bleiben und vollständig durch das anwendende Unternehmen kontrolliert werden.

Die Anforderungen sind technisch leicht umsetzen. Die Trainingsprozesse können mit einer marktüblichen PC-Ausstattung durchgeführt werden.

Je nach Umfang der Trainingsdaten können Trainingszeiten von wenigen Stunden realisiert werden. Die Antwortzeiten des Systems entsprechen dabei einer durchschnittlichen Schreibgeschwindigkeit. Durch entsprechende Hardware-Upgrades sind Beschleunigungen möglich.

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