Künstliche Intelligenz, beschreibt Systeme, die Daten verarbeiten, Muster erkennen und daraus Ergebnisse ableiten. Dazu gehören unter anderem das Beantworten von Fragen, das Verstehen von Sprache, das Erkennen von Bildern oder das Erstellen von Texten.
In der Praxis arbeitet KI also nicht „magisch“, sondern auf Basis von Daten, Modellen und Regeln.
Wie gut die Ergebnisse sind, hängt stark davon ab, wie gut die Datenbasis und das eingesetzte Modell sind.
Welche Formen von KI gibt es?
Es gibt unterschiedliche Formen von KI, je nach Aufgabe und Datentyp. Nur wenn die passende KI-Form mit den richtigen Daten kombiniert wird, entstehen verlässliche Ergebnisse.
Text-KI - Natural Language Procession (NLP)
Verarbeitet Sprache und Texte.
Beispiel: Ein Chatbot beantwortet Kundenfragen.Dokumentenbasierte KI - Retrieval Augmented Generation (RAG)
Sucht in Dokumenten, PDFs oder Wissensdatenbanken nach passenden Inhalten.
Beispiel: Ein KI-Chat beantwortet Fragen auf Basis von Handbüchern oder Produktunterlagen.Vision-KI - Computer Vision (CV)
Verarbeitet Bilder und Videos.
Beispiel: Eine KI erkennt Defekte auf einem Produktfoto.Audio-KI - automatic speech recognition (ASR) or text to speech (TTS / STT)
Verarbeitet Sprache, Stimmen oder andere Tonsignale.
Beispiel: Ein System wandelt ein Gespräch automatisch in Text um.Vorhersage-KI - machine learning model (ML / SL)
Erkennt Muster in strukturierten Daten und berechnet Wahrscheinlichkeiten.
Beispiel: Eine KI schätzt ab, wie wahrscheinlich eine Kundenkündigung ist.Generative KI - (GenAI)
Erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code.
Beispiel: Eine KI formuliert aus wenigen Stichpunkten einen Textentwurf.Agenten-KI - (AgenticAI)
Führt mehrere Schritte selbstständig aus und nutzt dabei verschiedene Informationen oder Tools.
Beispiel: Eine KI sucht Informationen, fasst sie zusammen und erstellt daraus eine Antwort
Wie funktioniert die FoxBase KI?
FoxBase KI besteht aus 3 wichtigen Kernkomponenten und kann somit eine Kombination aus NLP, RAG und AgenticAI nutzen.
Data embedding: Zuerst wird aus hochgeladenen Dokumenten eine durchsuchbare firmenspezifische Wissensbasis / Knowledge Base aufgebaut
RAG Einstellung & LLM: Danach nutzt ein Sprachmodell diese Wissensbasis, um auf Fragen passende Antworten zu erzeugen (siehe verwandte Artikel)
Human-in-the-Loop-Mechanismus: Der FoxBase Feedback-Mechanismus bei dem menschliche Bewertung die KI dabei unterstützt, Relevanz, Antwortqualität und Dokumentenzuordnung gezielt zu verbessern.
💡 Software Highlights
FoxBase macht aus allgemeiner KI ein lernendes System, das mit eurem Unternehmen mitwächst.
FoxBase bietet eine Plug-and-Play-Plattform für KI, ob Datenanbindung oder Chatintegration.
Dokumente hochladen, Embeddings nutzen, Modell auswählen, Prompts steuern und per Feedback verbessern – ohne Agentur, ohne Data-Science-Team und ohne komplexe Eigenentwicklung.
Warum Daten und Feedback die Basis für Qualität sind!
Ähnlich wie ein neuer Kollege im Unternehmen bringt eine KI zunächst nur allgemeines Wissen mit. Erst durch internes Produkt-, Kunden- und Marktwissen kann der Kollege in erste Kundengespräche starten und durch kontinuierliches Feedback und Lernen durch Erfolge und Misserfolge liefert der Kollege immer bessere Ergebnisse.
Das bedeutet, ob für eine KI oder einen Menschen:
Firmenspezifische Daten sind die Grundlage dafür, dass ein LLM oder ein neuer Kollege nicht nur allgemeines Weltwissen nutzt, sondern über Embeddings und eine Vektor-Datenbasis auch unternehmensspezifische Inhalte findet, versteht und für verlässliche Antworten verwendet. Ohne firmenspezifisches Wissen bleibt KI generisch.
💡 Ohne den FoxBase Feedback-Mechanismus gibt es keine Lernkurve: Ein Mensch zeigt der KI, welche Dokumente oder Inhalte fachlich richtig sind. Technisch wird dadurch nicht zwingend der Inhalt in der Vektor-Datenbank verändert, sondern vor allem die Relevanzbewertung zwischen Anfrage und semantischen Suchtreffern verbessert.
Lies dir mehr über die Funktionsweise der FoxBase KI durch oder fang direkt an deine eigene KI einzustellen.