Author: Om Kamath

Die Landschaft der modernen Forschung befindet sich dank des Aufkommens der Künstlichen Intelligenz (KI) in einem tiefgreifenden Umbruch.
Diese intelligenten Systeme erleichtern es den Forschern, riesige Datenmengen zu verarbeiten und schnell wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Eine entscheidende Komponente dieses Wandels ist die Suite von Tools, die auf Generative Pre-trained Transformers (GPT) beruhen, die komplexe Aufgaben mit hoher Effizienz bewältigen können.
KI-Tools werden in akademischen und professionellen Forschungsumgebungen zunehmend unverzichtbar.
Sie helfen bei der Zusammenfassung komplexer Forschungsarbeiten, bei der Durchführung fortgeschrittener Suchen und bei der Verbesserung der Dokumentationsqualität.
Durch den Einsatz dieser Tools können Forscher ihre Arbeitsabläufe erheblich rationalisieren und sich stärker auf innovatives Denken und Problemlösungen konzentrieren.

Eine der zeitaufwändigsten Aufgaben in der Forschung ist das Entschlüsseln komplexer Dokumente.
Glücklicherweise sind GPT-gestützte Tools in diesem Bereich von unschätzbarem Wert geworden. SummarizePaper.com ist ein Open-Source-KI-Tool, das speziell dafür entwickelt wurde, Artikel von arXiv zusammenzufassen und sie so für Forscher leichter verdaulich zu machen.
Darüber hinaus vereinfacht Unriddl komplexe Themen und liefert prägnante Zusammenfassungen, die es Forschern ermöglichen, komplizierte Ideen schnell zu erfassen.
Ein weiteres bemerkenswertes Tool ist Wordtune, das lange Dokumente schnell zusammenfassen kann und so hilft, umfangreiche Informationen effizient zu verstehen.
Diese Fortschritte ermöglichen es Wissenschaftlern, Zeit zu sparen und sich auf kritische Analysen und Innovationen zu konzentrieren.
Wenn Sie auf der Suche nach einem vielseitigeren Tool mit intuitiven Funktionen wie der selektiven Dokumentenanalyse, der Modellagnostik und der Möglichkeit, Bots, die auf Ihre Forschungsarbeiten trainiert wurden, mit anderen zu teilen, ist Cody AI eine weitere gute Wahl, die all diese Funktionen bietet.

Das schnelle Auffinden präziser Informationen ist in der Forschung von größter Bedeutung, und KI-Tools zeichnen sich in diesem Bereich aus. Searcholic ist eine KI-gestützte Suchmaschine, die Forschern hilft, mühelos eine Vielzahl von eBooks und Dokumenten zu finden.
Dieses Tool erleichtert den Zugang zu verschiedenen Informationsquellen und stellt sicher, dass Forscher umfassende Inhalte zur Verfügung haben.
Ein weiteres leistungsstarkes Tool ist Semantic Scholar, das Zugang zu über 211 Millionen wissenschaftlichen Artikeln bietet.
Dieses KI-Tool ermöglicht es Benutzern, gründliche Literaturrecherchen durchzuführen, indem es erweiterte, auf die wissenschaftliche Forschung zugeschnittene Suchfunktionen bietet.
Perplexity schließlich kombiniert die Funktionen einer Suchmaschine mit denen eines Chatbots und ermöglicht es Forschern, Fragen zu stellen und schnell detaillierte Antworten zu erhalten.
Dieser hybride Ansatz spart nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Effizienz der Informationsbeschaffung und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Forscher.

Eine effektive Dokumentation ist entscheidend für die Verbreitung und Validierung von Forschungsergebnissen. Penelope AI ist ein unschätzbares Werkzeug, mit dem Forscher ihre akademischen Manuskripte vor der Einreichung bei Zeitschriften überprüfen können, um sicherzustellen, dass ihre Arbeit hohen Standards und Richtlinien entspricht.
Ein weiteres unverzichtbares Tool ist Grammarly, das Grammatik- und Rechtschreibfehler korrigiert und so die Lesbarkeit und Professionalität von Forschungsdokumenten verbessert.
Dies trägt zur allgemeinen Qualität und Klarheit der Forschungsarbeit bei und macht sie für ein breiteres Publikum zugänglich.
Außerdem hilft Kudos Forschern, ihre Arbeit in einfacher Sprache zu erklären und optisch ansprechende Seiten zu erstellen.
Dieser Service erhöht die Sichtbarkeit der Forschung, indem er komplexe Themen in verständlichere Inhalte übersetzt und so die potenzielle Wirkung der Forschungsergebnisse vergrößert.
Diese Tools stellen gemeinsam sicher, dass die Forschungsdokumentation gründlich, gut präsentiert und verständlich ist, was letztendlich zur effektiven Kommunikation wissenschaftlicher Entdeckungen beiträgt.

Die Einbindung von GPT- und KI-Tools in den Forschungsprozess bietet zahlreiche Vorteile, von der Zusammenfassung komplexer Forschungsarbeiten bis hin zur Verbesserung der Dokumentation.
Tools wie SummarizePaper.com und Unriddl vereinfachen das Verständnis komplizierter Themen, indem sie prägnante Zusammenfassungen liefern und die akademische Literatur leichter zugänglich machen.
Darüber hinaus erleichtern KI-gestützte Suchmaschinen wie Semant Scholar das effiziente Auffinden von Informationen, was den Arbeitsablauf in der Forschung erheblich verbessert.
Für die Dokumentation sorgen Tools wie Penelope AI und Grammarly dafür, dass die Dokumente hohen Standards entsprechen und klar kommuniziert werden.
Kudos vergrößert die Reichweite der Forschung, indem es komplexe Ergebnisse in einfache Sprache übersetzt.
Diese KI-Tools verbessern gemeinsam die Präzision, Effizienz und Wirkung von Forschungsaktivitäten.
Wenn wir weiterhin KI in der Forschung einsetzen, verbessern wir nicht nur die individuellen Arbeitsabläufe, sondern tragen auch zur breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft bei.
Die Integration dieser fortschrittlichen Tools ist ein Schritt hin zu einer effizienteren, präziseren und leichter zugänglichen Forschung, die zukünftige Innovationen und Entdeckungen vorantreibt.  

Mistral Large 2 verfügt über ein beeindruckendes 128K-Kontextfenster und unterstützt Dutzende von Sprachen, darunter wichtige Sprachen wie Englisch, Französisch, Deutsch und Chinesisch sowie spezifischere Sprachen wie Hindi und Koreanisch.
Darüber hinaus unterstützt es über 80 Programmiersprachen, was es zu einer unverzichtbaren Ressource in unserer zunehmend globalisierten Welt macht.
Bei der Entwicklung des Modells wurde auch auf Kosteneffizienz geachtet, so dass es sowohl für die Forschung als auch für die kommerzielle Nutzung geeignet ist.
Dieses Gleichgewicht aus hoher Leistung und Erschwinglichkeit macht Mistral Large 2 zu einer äußerst wettbewerbsfähigen Option in der KI-Landschaft.

Mistral Large 2 verfügt über ein 128K-Kontextfenster, das die Fähigkeit zur Verarbeitung umfangreicher und komplexer Datensätze erheblich verbessert.
Dieses große Kontextfenster erweitert die Fähigkeit des Modells, relevante Antworten in unterschiedlichen Kontexten zu verstehen und zu generieren.
Das Modell unterstützt Dutzende von Sprachen, darunter die wichtigsten Weltsprachen wie Englisch, Französisch, Deutsch und Chinesisch.
Darüber hinaus umfasst es auch spezifischere Sprachen wie Hindi und Koreanisch, was es für verschiedene linguistische Anwendungen unschätzbar wertvoll macht.
Außerdem zeichnet sich Mistral Large 2 durch die Unterstützung von über 80 Programmiersprachen aus, darunter Python, Java und C++.
Diese Funktion macht es zu einer idealen Wahl für Entwickler, die an komplexen Kodierungsprojekten arbeiten.
Mit 123 Milliarden Parametern verbessert das Modell die Argumentationsfähigkeit und sorgt für genauere und zuverlässigere Ergebnisse.
Besonderes Augenmerk wurde darauf gelegt, die von der KI erzeugten Halluzinationen zu minimieren und so die Zuverlässigkeit des Modells bei der Bereitstellung präziser Informationen zu verbessern.
Weitere Einblicke in die Vorteile und Risiken großer Sprachmodelle erhalten Sie in diesem Artikel über Open Source-Sprachmodelle.

Mistral Large 2 erreicht beim MMLU-Benchmark eine beeindruckende Genauigkeit von 84,0 % und positioniert sich damit in Bezug auf Leistung und Kosteneffizienz günstig gegenüber anderen Modellen.
Diese hohe Genauigkeit unterstreicht die Fähigkeit des Modells, zuverlässige und präzise Ergebnisse zu liefern, und macht es zu einem starken Konkurrenten unter den führenden KI-Modellen.
Das Leistungs-/Kostenverhältnis des Modells ist bemerkenswert und platziert es an der Pareto-Front der offenen Modelle.
Dies zeigt, dass Mistral Large 2 eine ausgewogene Kombination aus Leistung und Kosten bietet, was es sowohl für Entwickler als auch für Unternehmen zu einer attraktiven Option macht.
Darüber hinaus ist Mistral Large 2 unter zwei Lizenzoptionen erhältlich: eine Forschungslizenz, die die Nutzung und Modifizierung für Forschung und nicht-kommerzielle Zwecke erlaubt, und eine kommerzielle Lizenz für den eigenen Einsatz in kommerziellen Anwendungen.
Im Vergleich zu konkurrierenden Modellen wie GPT-4 und Llama 3 zeigt Mistral Large 2 eine konkurrenzfähige Leistung, insbesondere bei der Bewältigung komplexer Aufgaben und der Lieferung genauer Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen.

Die KI-Modelle von Mistral, einschließlich Mistral Large 2 und Mistral Nemo, wurden für die nahtlose Integration und Zugänglichkeit auf verschiedenen Plattformen entwickelt.
Diese Modelle werden auf la Plateforme und HuggingFace gehostet, wodurch sie für Entwickler und Unternehmen gleichermaßen leicht zugänglich sind.
Darüber hinaus hat Mistral AI seine Reichweite erweitert, indem es die Verfügbarkeit auf führenden Cloud-Plattformen wie Google Cloud, Azure AI Studio, Amazon Bedrock und IBM watsonx.ai gewährleistet.
Diese breite Zugänglichkeit unterstützt eine Vielzahl von Entwicklungs- und Einsatzanforderungen.
Eine bemerkenswerte Zusammenarbeit mit Nvidia für das Mistral Nemo-Modell verbessert die Integrationsmöglichkeiten der Modelle weiter.
Mistral Nemo ist mit seinen hochmodernen Funktionen ein leistungsstarker Ersatz für Systeme, die derzeit Mistral 7B verwenden.
Azure AI bietet eine zusätzliche Ebene für verbesserte Sicherheit und Datenschutz und ist damit eine ideale Plattform für den Einsatz dieser robusten KI-Modelle.
Dies gewährleistet, dass sensible Daten gut geschützt sind und den Sicherheitsstandards von Unternehmen entsprechen.

Mistral Large 2 und Mistral Nemo stehen an der Spitze der KI-Innovation und bieten eine unvergleichliche Leistung, Mehrsprachigkeit und fortschrittliche Codierungsmöglichkeiten.
Das 128K-Kontextfenster von Mistral Large 2 und die Unterstützung von mehr als einem Dutzend Sprachen in Kombination mit seinem überragenden Denk- und Programmierpotenzial machen ihn zu einer herausragenden Wahl für Entwickler, die anspruchsvolle KI-Anwendungen erstellen möchten.
Die breite Zugänglichkeit der Modelle über Plattformen wie la Plateforme, HuggingFace und führende Cloud-Dienste wie Google Cloud, Azure AI, Amazon Bedrock und IBM watsonx.ai sorgt dafür, dass Unternehmen diese leistungsstarken Tools nahtlos in ihre Arbeitsabläufe integrieren können.
Die Zusammenarbeit mit Nvidia erweitert die Integrationsmöglichkeiten von Mistral Nemo und macht es zu einer robusten Option für die Aufrüstung von Systemen, die derzeit Mistral 7B verwenden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die neuesten Angebote von Mistral AI einen bedeutenden Sprung nach vorne in der KI-Landschaft darstellen und sich als unverzichtbare Werkzeuge für die KI-Entwicklung der nächsten Generation positionieren.

In der sich rasant entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz markiert Metas Veröffentlichung von Llama 3.1 einen bedeutenden Meilenstein, der nicht nur technologisches Können, sondern auch eine strategische Vision für Open-Source-KI demonstriert.
Mit seinem beispiellosen Umfang von 405 Milliarden Parametern ist Llama 3.1 das bisher fortschrittlichste von Meta entwickelte KI-Modell.
Die Initiative zielt darauf ab, den Zugang zu modernsten KI-Technologien zu demokratisieren und bestehende proprietäre Lösungen in Frage zu stellen, indem eine kollaborative Umgebung für Entwickler gefördert wird.
Dieser Blog befasst sich mit den technischen Spezifikationen, den Vorteilen von Open-Source-KI, strategischen Partnerschaften und den ethischen Überlegungen zu diesem bahnbrechenden Modell.

Meta hat kürzlich Llama 3.1 vorgestellt, sein bisher fortschrittlichstes Open-Source-KI-Modell.
Dieses Modell zeichnet sich durch seine atemberaubenden 405 Milliarden Parameter aus und ist damit das größte verfügbare Open-Source-KI-Modell.
Die Veröffentlichung von Llama 3.1 markiert einen entscheidenden Moment in der Branche der KI-Modelle, denn es positioniert sich als ernst zu nehmender Konkurrent für proprietäre Modelle wie GPT-4 von OpenAI und Claude 3.5 Sonnet von Anthropic.
Die Bedeutung von Llama 3.1 geht über seinen bloßen Umfang hinaus.
Es wurde entwickelt, um in verschiedenen Benchmarks zu glänzen und verbesserte Fähigkeiten beim Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache zu zeigen.
Dies macht Llama 3.1 nicht nur zu einem technologischen Kraftpaket, sondern auch zu einem Katalysator für Innovation und Fortschritt im Bereich der KI-Modelle.

Das Herzstück von Llama 3.1 ist eine unübertroffene Größe mit 405 Milliarden Parametern.
Diese immense Größe bedeutet eine höhere Kapazität für das Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache und setzt neue Maßstäbe für die Leistung von KI-Modellen.
Der Trainingsprozess für Llama 3.1 nutzte über 16.000 Nvidia H100 GPUs, was die robuste Berechnungsgrundlage des Modells unterstreicht.
Diese umfangreiche Trainingsinfrastruktur sorgt dafür, dass Llama 3.1 komplexe Aufgaben effizienter bewältigen kann als viele seiner Vorgänger. Außerdem zeichnet sich Llama 3.1 durch seine Vielseitigkeit aus.
Zu seinen Funktionen gehört die Funktion “Imagine Me”, die es dem Benutzer ermöglicht, mit der Kamera seines Telefons Bilder zu erstellen, die auf seinem Konterfei basieren.
Die Unterstützung mehrerer Sprachen – Französisch, Deutsch, Hindi, Italienisch und Spanisch – erweitert die Attraktivität und die Anwendungsmöglichkeiten des Modells für verschiedene Sprachgruppen.
Die Fähigkeit zur Integration mit Suchmaschinen-APIs erhöht seine funktionale Vielseitigkeit noch weiter und macht es zu einer wertvollen Ressource für verschiedene Bereiche.

Metas Vision hinter Llama 3.1 ist es, ein robustes Open-Source-KI-Modell-Ökosystem zu schaffen, das den Zugang zu fortschrittlichen Tools für maschinelles Lernen demokratisiert.
Diese Initiative steht in engem Zusammenhang mit dem Bestreben von CEO Mark Zuckerberg, den transformativen Erfolg von Linux im Bereich der Betriebssysteme zu wiederholen.
Indem Meta Entwicklern die Möglichkeit gibt, das Modell frei zu modifizieren und zu nutzen, soll ein kollaboratives Umfeld gefördert werden, das Innovation und schnellen technologischen Fortschritt begünstigt.
Die Vorteile des Open-Source-KI-Modells sind für Entwickler besonders überzeugend.
Sie erhalten einen beispiellosen Zugang zu einem hochentwickelten Modell ohne die mit proprietären Lösungen verbundenen Barrieren.
Dadurch können sie das Modell an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und erweitern, was die Entwicklung innovativer Anwendungen und Lösungen erleichtert.
Allerdings gibt es Lizenzbeschränkungen, die insbesondere für die kommerzielle Nutzung im großen Stil gelten.
Diese Beschränkungen sollen einen ethischen Einsatz gewährleisten und Missbrauch verhindern, indem sie den Open-Source-Gedanken mit den notwendigen Sicherheitsvorkehrungen in Einklang bringen.
Insgesamt ist Llama 3.1 ein entscheidender Schritt in Richtung einer inklusiven und kollaborativen KI-Modell-Zukunft.

Trotz seines enormen Umfangs ist Llama 3.1 im Vergleich zu seinen Konkurrenten, wie z.B. OpenAIs GPT-4, kosteneffizienter.
Meta behauptet, dass der Betrieb von Llama 3.1 dank der optimierten Trainingsprozesse und des strategischen Einsatzes von über 16.000 Nvidia H100 GPUs nur etwa halb so viel kostet.
Diese Kosteneffizienz ist vor allem für Unternehmen und Entwickler von Vorteil, da sie hochleistungsfähige KI zugänglicher und wirtschaftlich rentabler macht.
Langfristig könnten die geringeren Betriebskosten von Llama 3.1 zu erheblichen Einsparungen führen und eine breitere Anwendung in verschiedenen Branchen fördern.
Durch die Senkung der finanziellen Hürden will Meta Innovationen fördern und Entwicklern die Möglichkeit geben, fortschrittliche KI-Modelle zu nutzen, ohne die prohibitiv hohen Kosten, die normalerweise mit solchen Modellen verbunden sind.

Llama 3.1 setzt einen neuen Standard im Bereich der Open-Source-KI und verkörpert das Ziel von Meta, die Art und Weise, wie wir künstliche Intelligenz verstehen und mit ihr interagieren, neu zu gestalten.
Indem Meta die Zugänglichkeit und die Zusammenarbeit mit der Community in den Vordergrund stellt, stellt es nicht nur den Status quo in Frage, sondern ermutigt auch Entwickler, frei von den Zwängen proprietärer Modelle zu innovieren.
Mit großer Macht geht jedoch auch große Verantwortung einher, und der anhaltende Diskurs über ethische Sicherheitsvorkehrungen verdeutlicht das empfindliche Gleichgewicht zwischen Innovation und sicherem Einsatz.
Die Reise von Llama 3.1 wird zweifellos die Zukunft der KI beeinflussen und uns dazu veranlassen (Wortspiel beabsichtigt), nicht nur über die Fähigkeiten solcher Modelle nachzudenken, sondern auch über die gesellschaftlichen Auswirkungen, die sie mit sich bringen.
Erschließen Sie das volle Potenzial Ihres Unternehmens mit Cody AI, Ihrem intelligenten KI-Assistenten.
Cody basiert auf den neuesten branchenführenden Sprachmodellen wie Claude 3.5 von Anthropic und GPT-4o von OpenAI und wurde entwickelt, um die Produktivität und Effizienz Ihres Teams zu steigern.
Ganz gleich, ob Sie Unterstützung bei der Beantwortung von Fragen, beim kreativen Brainstorming, bei der Fehlersuche oder beim Abrufen von Daten benötigen, Cody ist für Sie da. Entdecken Sie Cody AI noch heute und heben Sie Ihre Geschäftsabläufe auf die nächste Stufe!

Wie schneidet Claude 3.5 Sonnet LLM ab?

Claude 3.5 Sonnet zeigt eine überragende Leistung bei visuellen Schlussfolgerungen und hebt sich damit von anderen großen Sprachmodellen (LLMs) ab. Diese fortschrittliche Fähigkeit ermöglicht es dem Modell, visuelle Daten mit bemerkenswerter Genauigkeit zu interpretieren und zu analysieren. Ganz gleich, ob es um die Entschlüsselung komplexer Diagramme, Grafiken oder anderer visueller Darstellungen geht, Claude 3.5 Sonnet zeichnet sich durch die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus, die den Entscheidungsprozess vorantreiben können. Diese Fähigkeit ist besonders in Szenarien von Vorteil, in denen visuelle Informationen für das Verständnis von Trends, Mustern oder Anomalien entscheidend sind. Die Fähigkeit des Modells, Diagramme und Grafiken genau zu interpretieren, ist ein entscheidender Vorteil für Branchen, die stark auf die Visualisierung von Daten angewiesen sind. Im Finanzsektor beispielsweise können Analysten Claude 3.5 Sonnet nutzen, um Markttrends und Finanzberichte schnell und präzise zu interpretieren. Auch in der Logistik kann das Modell bei der Optimierung von Lieferkettenoperationen helfen, indem es komplexe Logistikdaten in visuellen Formaten analysiert und interpretiert.

Claude 3.5 Sonnet LLM führt eine bahnbrechende Funktion namens Artifacts ein, die die Datenverwaltung revolutionieren soll. Artefakte ermöglichen es Benutzern, Daten effektiver zu speichern, zu verwalten und abzurufen, und fördern so eine Umgebung, in der die Zusammenarbeit verbessert und Wissen in Teams und Organisationen zentralisiert wird. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für große Projekte, bei denen Datenintegrität und Zugänglichkeit von größter Bedeutung sind. Durch den Einsatz von Artifacts können Teams sicherstellen, dass wichtige Informationen konsistent verfügbar und leicht zugänglich sind, was eine reibungslosere Integration von Claude in ihre Arbeitsabläufe ermöglicht.

Claude 3.5 Sonnet LLM wurde mit einem starken Fokus auf Sicherheit und Datenschutz entwickelt und hält sich an die ASL-2 Standards. Diese Konformität stellt sicher, dass das Modell die strengen Richtlinien zum Schutz von Benutzerdaten erfüllt, was es zu einer zuverlässigen Wahl für Branchen macht, in denen Datensicherheit von größter Bedeutung ist, wie z. B. im Finanz-, Gesundheits- und Regierungssektor. Die Einhaltung dieser Standards schützt nicht nur sensible Informationen, sondern schafft auch Vertrauen bei Benutzern und Interessengruppen, indem sie ein Engagement für die Aufrechterhaltung hoher Sicherheitsprotokolle demonstriert. Angesichts der immer ausgefeilteren Cyber-Bedrohungen kann die Bedeutung einer solchen strengen Einhaltung der Vorschriften gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Für die Zukunft hat Anthropic ehrgeizige Pläne, die Claude 3.5-Familie um neue Modelle zu erweitern, darunter Haiku und Opus. Es wird erwartet, dass diese kommenden Modelle erhebliche Verbesserungen mit sich bringen werden, insbesondere bei der Speicherkapazität und der Integration neuer Modalitäten. Dank der verbesserten Speicherkapazität können diese Modelle mehr Informationen verarbeiten und speichern, so dass sie komplexe Aufgaben und mehrstufige Arbeitsabläufe besser bewältigen können. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die eine umfangreiche Datenanalyse und ein langfristiges kontextuelles Verständnis erfordern.

Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) und generativen KI-Trends kann die Integration von generativen KI-Lösungen in Ihrem Unternehmen die Effizienz von Arbeitsabläufen erheblich steigern. Wenn Sie neu auf dem Gebiet der generativen KI sind, kann die Fülle des Jargons einschüchternd wirken. In diesem Blog werden die grundlegenden Begriffe der generativen KI entmystifiziert und Sie erhalten eine Anleitung, wie Sie mit RAG-as-a-Service eine maßgeschneiderte KI-Lösung für Ihr Unternehmen entwickeln können.

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Schlüsselkonzept bei der Implementierung von LLMs oder generativer KI in Geschäftsabläufe. RAG nutzt vorab trainierte Transformer-Modelle, um geschäftsbezogene Abfragen zu beantworten, indem relevante Daten aus Ihrer spezifischen Wissensbasis in den Abfrageprozess eingespeist werden. Diese Daten, auf die die LLMs möglicherweise nicht trainiert wurden, werden verwendet, um genaue und relevante Antworten zu generieren.

RAG ist sowohl kostengünstig als auch effizient und macht generative KI leichter zugänglich. Lassen Sie uns einige Schlüsselbegriffe im Zusammenhang mit der RAG untersuchen.

Wichtige Begriffe in RAG

Chunking

LLMs sind ressourcenintensiv und werden auf überschaubare Datenmengen trainiert, die als ‘Context Window’ bekannt sind. Das Context Window variiert je nach verwendetem LLM. Um den Einschränkungen zu begegnen, werden Geschäftsdaten, die in Form von Dokumenten oder Textliteratur vorliegen, in kleinere Teile zerlegt. Diese Chunks werden während des Abfrageprozesses verwendet.

Da die Chunks unstrukturiert sind und die Abfragen sich syntaktisch von den Daten der Wissensdatenbank unterscheiden können, werden die Chunks mit Hilfe der semantischen Suche abgerufen.

Vektordatenbanken

Vektordatenbanken wie Pinecone, Chromadb und FAISS speichern die Einbettungen von Geschäftsdaten. Einbettungen wandeln Textdaten auf der Grundlage ihrer Bedeutung in eine numerische Form um und werden in einem hochdimensionalen Vektorraum gespeichert, in dem semantisch ähnliche Daten einander näher sind.

Bei einer Benutzeranfrage werden die Einbettungen der Anfrage verwendet, um semantisch ähnliche Chunks in der Vektordatenbank zu finden.

RAG-as-a-Service

Die Implementierung von RAG für Ihr Unternehmen kann entmutigend sein, wenn es Ihnen an technischem Fachwissen fehlt. An dieser Stelle kommt RAG-as-a-Service (RaaS) ins Spiel.

Wir von meetcody.ai bieten eine Plug-and-Play-Lösung für Ihre Geschäftsanforderungen. Erstellen Sie einfach ein Konto bei uns und fangen Sie kostenlos an. Wir kümmern uns um das Chunking, die Vektordatenbanken und den gesamten RAG-Prozess und sorgen dafür, dass Sie sich keine Sorgen machen müssen.

FAQs

1. Was ist RAG-as-a-Service (RaaS)?

RAG-as-a-Service (RaaS) ist eine umfassende Lösung, die den gesamten Retrieval Augmented Generation-Prozess für Ihr Unternehmen übernimmt. Dazu gehören das Chunking von Daten, das Speichern von Einbettungen in Vektordatenbanken und die Verwaltung der semantischen Suche, um relevante Daten für Abfragen zu finden.

2. Wie hilft das Chunking im RAG-Prozess?

Das Chunking unterteilt große Geschäftsdokumente in kleinere, überschaubare Teile, die in das Kontextfenster des LLM passen. Diese Segmentierung ermöglicht es dem LLM, relevante Informationen mit Hilfe der semantischen Suche effizienter zu verarbeiten und abzurufen.

3. Was sind Vektordatenbanken, und warum sind sie wichtig?

Vektordatenbanken speichern die numerischen Darstellungen (Einbettungen) Ihrer Geschäftsdaten. Diese Einbettungen ermöglichen die effiziente Suche nach semantisch ähnlichen Daten, wenn eine Anfrage gestellt wird, und gewährleisten so genaue und relevante Antworten des LLM.

Integrieren Sie RAG mit Leichtigkeit und Effizienz in Ihr Unternehmen, indem Sie die Leistungsfähigkeit von RAG-as-a-Service nutzen. Starten Sie noch heute mit meetcody.ai und verändern Sie Ihren Workflow mit fortschrittlichen generativen KI-Lösungen.

Erste Schritte mit den Tools von Anthropic

Der größte Vorteil der Beschäftigung von LLMs für Aufgaben ist ihre Vielseitigkeit. LLMs können auf spezifische Weise für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden, indem sie als APIs für die Texterstellung dienen oder unstrukturierte Daten in organisierte Formate umwandeln. Viele von uns nutzen ChatGPT für ihre täglichen Aufgaben, sei es beim Verfassen von E-Mails oder bei spielerischen Debatten mit der KI.

Die Architektur von Plugins, die auch als ‘GPTs’ bezeichnet werden, dreht sich um die Erkennung von Schlüsselwörtern aus Antworten und Abfragen und die Ausführung der entsprechenden Funktionen. Diese Plugins ermöglichen Interaktionen mit externen Anwendungen oder lösen benutzerdefinierte Funktionen aus.

Während OpenAI bei der Ermöglichung externer Funktionsaufrufe für die Aufgabenausführung führend war, hat Anthropic vor kurzem eine erweiterte Funktion namens ‘Tool Use’ eingeführt, die den bisherigen Funktionsaufrufmechanismus ersetzt. Diese aktualisierte Version vereinfacht die Entwicklung durch die Verwendung von JSON anstelle von XML-Tags. Darüber hinaus bietet Claude-3 Opus einen Vorteil gegenüber den GPT-Modellen mit seinem größeren Kontextfenster von 200K Token, das in bestimmten Szenarien besonders wertvoll ist.

In diesem Blog werden wir uns mit dem Konzept der “Toolverwendung” befassen, seine Funktionen erörtern und Anleitungen für den Einstieg geben.

Was ist ‘Werkzeuggebrauch’?

Claude ist in der Lage, mit externen clientseitigen Tools und Funktionen zu interagieren, so dass Sie Claude mit Ihren eigenen benutzerdefinierten Tools für ein breiteres Spektrum von Aufgaben ausstatten können.

Der Arbeitsablauf für die Verwendung von Tools mit Claude sieht folgendermaßen aus:

1. Versorgen Sie Claude mit Tools und einer Benutzerabfrage (API-Anfrage)
   • Definieren Sie eine Reihe von Tools, aus denen Claude wählen kann.
   • Fügen Sie sie zusammen mit der Benutzerabfrage in die Aufforderung zur Texterstellung ein.
2. Claude wählt ein Werkzeug aus
   • Claude analysiert die Benutzerabfrage und vergleicht sie mit allen verfügbaren Tools, um das relevanteste auszuwählen.
   • Mithilfe des LLM-Denkprozesses identifiziert es die für das jeweilige Tool erforderlichen Schlüsselwörter.
3. Antwortgenerierung (API-Antwort)
   • Nach Abschluss des Prozesses wird die Denkaufforderung zusammen mit dem ausgewählten Werkzeug und den Parametern als Ausgabe generiert.

Anschließend führen Sie die ausgewählte Funktion bzw. das Tool aus und nutzen deren Ausgabe, um gegebenenfalls eine weitere Antwort zu erzeugen.

Allgemeines Schema des Tools

Dieses Schema dient als Mittel, um dem LLM die Anforderungen für den Funktionsaufruf zu übermitteln. Sie ruft keine Funktion direkt auf und löst keine eigene Aktion aus. Um eine genaue Identifizierung der Werkzeuge zu gewährleisten, muss eine detaillierte Beschreibung jedes Werkzeugs angegeben werden. Properties innerhalb des Schemas werden verwendet, um die Parameter zu identifizieren, die zu einem späteren Zeitpunkt an die Funktion übergeben werden.

Demonstration

Lassen Sie uns Tools entwickeln, mit denen wir das Internet durchforsten und den Kurs einer beliebigen Aktie ermitteln können.

Tools Schema

Im Tool scrape_website wird die URL der Website aus der Eingabeaufforderung des Benutzers geholt. Was das Tool stock_price betrifft, so erkennt es den Unternehmensnamen anhand der Benutzerabfrage und wandelt ihn in einen yfinance-Ticker um.

Benutzer-Eingabeaufforderung

Wenn Sie dem Bot zwei Abfragen stellen, eine für jedes Tool, erhalten wir die folgenden Ergebnisse:

Der Denkprozess listet alle Schritte auf, die der LLM unternimmt, um das richtige Tool für jede Abfrage auszuwählen und die notwendigen Konvertierungen wie in den Toolbeschreibungen beschrieben durchzuführen.

Das richtige Tool auswählen

Wir müssen einen zusätzlichen Code schreiben, der die entsprechenden Funktionen auf der Grundlage von Bedingungen auslöst.

Diese Funktion dient dazu, den entsprechenden Code auf der Grundlage des in der LLM-Antwort abgerufenen Toolnamens zu aktivieren. In der ersten Bedingung scrapen wir die Website-URL, die wir von der Tool-Eingabe erhalten haben, während wir in der zweiten Bedingung den Börsenticker abrufen und an die yfinance Python-Bibliothek übergeben.

Ausführen der Funktionen

Wir werden die gesamte ToolUseBlock in der Funktion select_tool() übergeben, um den entsprechenden Code auszulösen.

Ausgaben

1. Erste Aufforderung
2. Zweite Aufforderung

Wenn Sie den gesamten Quellcode dieser Demonstration sehen möchten, können Sie sich dieses Notizbuch ansehen.

Einige Anwendungsfälle

Die Funktion ‘Werkzeugnutzung’ für Claude hebt die Vielseitigkeit des LLM auf eine ganz neue Ebene. Das Beispiel ist zwar grundlegend, aber es dient als Basis für die Erweiterung der Funktionalität. Hier ist eine Anwendung aus dem wirklichen Leben:

Gestern hat @AnthropicAI eine Tool Use Beta gestartet!

Hier ist ein Beispiel für etwas, das ich damit gebaut habe: ein Kundenservice-Bot, der Ihr Problem tatsächlich lösen kann!

Ich freue mich darauf zu sehen, was die Leute sonst noch bauen! https://t.co/Xmi7pnwouS pic.twitter.com/T5bE4peexR

– Erik Schluntz (@ErikSchluntz) April 5, 2024

Um weitere Anwendungsfälle zu finden, können Sie das offizielle Repository von Anthropic besuchen
hier
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