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.
Nicht jede KI funktioniert gleich. Manche Systeme arbeiten mit Dokumenten, andere mit Bildern, Sprache oder strukturierten Daten. Deshalb ist es wichtig zu verstehen, welche Art von KI für welchen Zweck eingesetzt wird. Nur wenn die passende KI-Form mit den richtigen Daten kombiniert wird, entstehen verlässliche Ergebnisse.
Welche Formen von KI gibt es?
Es gibt unterschiedliche Formen von KI, je nach Aufgabe und Datentyp:
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!
Die KI ist ein neuer Kollege im Unternehmen. Dieser kommt mit viel Wissen aus der Ausbildung oder dem Studium und viel Lernmotivation in den Betrieb rein.
Um jedoch vor Kunden sprechfähig zu sein und das Vertrauen der erfahreneren Kollegen zu erhalten, muss sich der neue Kollege internes Produkt-, Kunden & Marktwissen aneignen.
Danach ist der junge Kollege bereit, ein erstes Kundengespräch zu führen, vermutlich unter Aufsicht. Der junge Kollege erhält konstant Feedback, was verbessert werden soll in den ersten Jahren.
Im Laufe der Karriere hört das Lernen nicht auf, sondern erfolgreiche Mitarbeiter holen sich proaktiv Feedback ab und versuchen, auf den eigenen Erfolgen und Misserfolgen zu reflektieren.
Das bedeutet, ob für eine KI oder einen Menschen:
Firmenspezifische Daten sind die Grundlage dafür, dass ein LLM oder ein neuer Kollege aus dem Studium nicht nur allgemeines Weltwissen nutzt, sondern über Embeddings und eine Vektor-Datenbasis auch unternehmensspezifische Inhalte finden, verstehen und für verlässliche Antworten verwenden kann.
Ohne firmenspezifisches Wissen bleibt KI allgemein – und erreicht nie die Qualität, die ein Mitarbeiter durch Erfahrung, Lernkurve und tägliche Kundengespräche im Unternehmen aufgebaut hat.
Ohne den FoxBase Feedback-Mechanismus gibt es keine Lernkurve: Der Mitarbeiter/die KI kann aus seinen Handlungen weder lernen noch Erfahrung aufbauen.
💡 Beim Feedback zeigt ein Mensch der KI, welche Dokumente oder Inhalte für eine Anfrage 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.