Was ist Generative AI und wie funktioniert sie?
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist eine fortschrittliche Technologie, die tiefgehende neuronale Netze verwendet, insbesondere Transformer-Modelle. Diese Modelle lernen durch das Training an umfangreichen Datensätzen Muster in den Daten zu erkennen und zu replizieren. GenAI kann eine Vielzahl von Inhalten generieren, darunter Texte, Bilder und sogar Musik. Generative AI-Modelle werden auf großen Datensätzen trainiert, um Muster und Strukturen zu lernen. Ein besonders wichtiger Ansatz in diesem Bereich ist das Transformer-Modell. Diese Modelle analysieren die Eingabedaten und lernen, welche Teile dieser Daten wie zusammenhängen. Wenn sie später neue Daten generieren sollen, verwenden sie dieses Wissen, um plausible und konsistente Inhalte zu erzeugen. Bei textbasierten Anwendungen, wie zum Beispiel der Generierung von „Short Management Summary“, kann GenAI aus einer Vielzahl an Kommentaren und Anmerkungen sinnvolle und prägnante Zusammenfassungen erstellen.
- „Das Projekt hat unsere Erwartungen übertroffen und wir konnten viele neue Kunden gewinnen.“
- „Einige der ursprünglich geplanten Funktionen wurden nicht umgesetzt, aber die wichtigsten Ziele wurden erreicht.“
- „Die Zusammenarbeit im Team war hervorragend, und wir haben die Frist eingehalten.“
- „Es gab einige technische Probleme, die wir jedoch schnell lösen konnten.“
Eine generative KI könnte diese Kommentare wie folgt zusammenfassen: Zusammenfassung: „Das Projekt war insgesamt erfolgreich, mit positiver Kundenakquise und hervorragender Teamarbeit. Trotz einiger nicht umgesetzter Funktionen und technischen Problemen wurden die wichtigsten Ziele fristgerecht erreicht.“
Umsetzung im PACO HUB & Jupyter Notebook
Im PACO HUB haben wir ein Jupyter Notebook erstellt, das darauf ausgelegt ist, Kommentare aus dem TM1 Cube zu extrahieren und dabei die relevanten Periode- und Sprachinformationen zu berücksichtigen. Unsere Methode umfasst mehrere Schritte:
- Erstellung des Jupyter Notebooks: Zunächst richten wir ein Jupyter Notebook im PACO HUB ein. Dieses Notebook dient als zentrale Plattform für die Datenextraktion und -verarbeitung.
- Verwendung der TM1 Data Access Layer (DAL): Um die relevanten Kommentare aus dem TM1 Cube zu extrahieren, nutzen wir die TM1 Data Access Layer. Diese Schicht ermöglicht uns den Zugriff auf die Textdaten, die wir für unsere Analyse benötigen.
- Kontextaufbau der Kommentare: Nach der Extraktion der Kommentare erstellen wir den entsprechenden Kontext, der die unterschiedlichen Kommentare in Bezug auf Zeiträume und Sprachen zusammenfasst.
- Übermittlung an die GROQ Cloud API und Ollama: Die aufbereiteten Kommentare und deren Kontexte werden mittels Python an die GROQ Cloud API sowie an Ollama übermittelt. Diese Dienste verarbeiten die Informationen und generieren entsprechende Antworten.
- Rückschreiben der Antworten in den Cube: Die von den Large Language Models (LLMs) erzeugten Antworten werden anschließend wieder in den TM1 Cube zurückgeschrieben, um den Analyseprozess abzuschließen.
Unser Fazit
Unsere Ergebnisse zeigen, dass wir durch die Platzierung der generierten Management Summaries an den jeweiligen übergeordneten Knotenpunkten im TM1 Cube eine flexible und effiziente Lösung geschaffen haben. Diese Summaries können nun On-Demand in verschiedenen Sprachen generiert und gespeichert werden, was die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit unserer Berichterstellung erheblich verbessert.
Mehrwert der Kombination aus PACO HUB und fortschrittlicher GenAI-Technologie:
- Effizienzsteigerung: Durch die Nutzung des PACO HUBs in Kombination mit modernster GenAI-Technologie haben wir eine Lösung entwickelt, die den Aufwand für die Erstellung von Management Summaries drastisch reduziert. Dieser automatisierte Prozess minimiert den manuellen Aufwand und ermöglicht es den Teams, sich auf strategisch wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
- Erhöhte Konsistenz und Qualität: Die Integration von GenAI stellt sicher, dass die erzeugten Berichte konsistent und von hoher Qualität sind. Die fortschrittlichen Algorithmen der LLMs (Large Language Models) garantieren eine präzise und einheitliche Darstellung der Informationen, was zu verlässlicheren und professionelleren Berichten führt.
- Mehrsprachigkeit und Anpassungsfähigkeit: Die Fähigkeit, Berichte in unterschiedlichen Sprachen zu generieren, erhöht die Zugänglichkeit und Relevanz der Informationen für verschiedene Nutzergruppen. Dies unterstützt eine globale Zusammenarbeit und stellt sicher, dass die Informationen unabhängig von der Sprache des Nutzers verständlich und nutzbar sind.
- Zeitersparnis und wertvolle Erkenntnisse: GenAI erweist sich nicht nur als technologische Innovation, sondern auch als praktisches Werkzeug im Geschäftsalltag. Die Zeit, die durch die automatisierte Berichtserstellung gespart wird, kann für andere wertschöpfende Tätigkeiten genutzt werden. Darüber hinaus liefern die präzisen Analysen und Berichte wertvolle Erkenntnisse, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.
- Beispiel für den technologischen Fortschritt: Der Einsatz des PACO HUBs und der LLMs demonstriert eindrucksvoll, wie moderne Technologien zur Effizienzsteigerung und Präzision in Unternehmen beitragen können. Diese Lösung zeigt, dass technologische Innovationen nicht nur theoretischen Mehrwert bieten, sondern auch praktische Anwendungen finden, die den Arbeitsalltag spürbar verbessern.
Insgesamt zeigt unser Ansatz, dass durch die intelligente Kombination von PACO HUB und GenAI eine leistungsfähige Lösung geschaffen werden kann, die sowohl die Effizienz als auch die Qualität von Management Summaries in Unternehmen deutlich erhöht. Dies unterstreicht das Potenzial moderner Technologien, nicht nur technische Herausforderungen zu bewältigen, sondern auch signifikante betriebliche Verbesserungen zu erzielen.
