1 Einleitung
Generative Künstliche Intelligenz hat sich von einem futuristischen Konzept zu einer treibenden Kraft der technologischen Innovation entwickelt. Die synvert saracus hat diese Dynamik erkannt und eine Vielzahl von Generative AI-Projekten erfolgreich umgesetzt. Diese Projekte decken ein breites Spektrum ab, von der Automatisierung kreativer Prozesse bis hin zur Optimierung von Entscheidungsfindungen in verschiedenen Wirtschaftssektoren. In diesem Artikel teilen wir unsere umfassenden Erfahrungen und die daraus resultierenden Erkenntnisse. Wir bieten einen detaillierten Überblick über die Anwendungsmuster und den Lebenszyklus generativer KI-Technologien, zeigen auf, wie diese Muster praktisch implementiert werden und wie sie sich gegenseitig verstärken. Unser Ziel ist es, einen umfassenden Leitfaden zu präsentieren, der sowohl technische Aspekte als auch geschäftliche Potenziale und Herausforderungen aufzeigt und verdeutlicht, wie der Einsatz generativer KI zum entscheidenden Erfolgsfaktor in der digitalen Wirtschaft wird.
2 Begriffsdefinitionen
Um ein fundiertes Verständnis der dynamischen und sich schnell entwickelnden Welt der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) zu gewährleisten, ist es entscheidend, dass wir alle über die gleiche Wissensgrundlage verfügen. Die Felder der generativen KI (GenAI) und der Large Language Models (LLMs) sind eng miteinander verbunden, werden jedoch oft synonym verwendet, obwohl sie unterschiedliche Aspekte und Anwendungen innerhalb der KI-Forschung und ‑Entwicklung repräsentieren. Um Verwechslungen zu vermeiden und ein klares Verständnis zu fördern, ist es wichtig, diese Begriffe und ihre Beziehungen zueinander genau zu definieren und abzugrenzen. In diesem Kapitel unterscheiden wir zwischen GenAI und LLMs, um deren Schnittmengen und Unterschiede hervorzuheben.
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI)
GenAI bezieht sich auf KI-Systeme, die darauf ausgerichtet sind, Inhalte zu generieren, die von menschlich erstellten Inhalten kaum zu unterscheiden sind. Diese Systeme können Texte, Bilder, Musik und sogar Code erzeugen. Sie basieren auf Algorithmen wie neuronalen Netzwerken, die durch das Training an großen Datensätzen lernen, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen und zu imitieren.
Large Language Models (LLMs)
LLMs sind spezialisierte KI-Modelle, die menschliche Sprache verstehen und generieren können. Sie werden mit enormen Textmengen trainiert und sind in der Lage, komplexe Sprachaufgaben wie Übersetzungen, Zusammenfassungen oder Fragebeantwortungen durchzuführen. Bekannte Beispiele für LLMs sind GPT‑3 oder BERT.
Schnittmengen und Unterschiede zwischen GenAI und LLMs
Sowohl GenAI als auch LLMs nutzen fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um Inhalte zu generieren. Beide können für ähnliche Anwendungen wie Texterstellung, Chatbots oder kreative Inhalte verwendet werden. In vielen Fällen kann ein LLM als ein spezifischer Typ oder eine Anwendung von GenAI betrachtet werden, insbesondere wenn es um die Generierung von Textinhalten geht.
Der Hauptunterschied zwischen GenAI und LLMs liegt in ihrem Anwendungsbereich und ihrer Spezialisierung. Während GenAI ein breiteres Feld mit verschiedenen Arten von Inhaltserstellung (einschließlich Bildern, Musik, usw.) abdeckt, sind LLMs speziell auf die Verarbeitung und Erzeugung von Sprache ausgerichtet. LLMs sind also eine Untergruppe der generativen KI, die sich speziell auf sprachbasierte Aufgaben konzentriert.
3 Methoden im Einsatz mit generativer KI
In der Softwareentwicklung sowie im Feld der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) sind „Pattern“ oder Muster allgegenwärtige Methoden, die darauf abzielen, wiederkehrende Probleme durch bewährte Lösungsansätze zu meistern. Eine Methode in diesem Kontext ist eine wiederverwendbare Lösung, die in verschiedenen Situationen und Umgebungen angepasst werden kann, um ähnliche Probleme oder Herausforderungen zu bewältigen.
Diese Methode kann auf eine neue Situation übertragen oder in dieser verwendet werden, um einen bestimmten Aspekt eines Projekts effektiv zu gestalten. In der generativen KI repräsentieren diese Muster häufig Vorgehensweisen, die das Design und die Implementierung von Systemen vereinfachen und die Entwicklung skalierbarer und zuverlässiger KI-Lösungen ermöglichen. Zur Veranschaulichung werden wir nun vier prominente Methoden skizzieren.
Prompt Engineering
Eine weitverbreitete Methode ist das sogenannte „Prompt Engineering“. Hierbei wird die Anfrage an ein KI-Modell so gestaltet, dass die gewünschte Ausgabe optimiert wird. Dies kann durch die Einbettung von Kontextinformationen, die Präzisierung der Anfrage oder durch die iterative Anpassung der Prompts erfolgen, um die Leistung der KI zu verbessern.
Chain of Thought (CoT)
Hier werden komplexe Probleme in kleinere, überschaubare Schritte zerlegt, die sequenziell durch das KI-System bearbeitet werden. Diese Methode wird oft bei der Lösung von mathematischen Problemen oder bei der Erstellung von komplexen Texten angewendet, da es die KI dazu anleitet, ihre „Denkprozesse“ transparent zu machen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Die Retrieval-Augmented Generation ist eine Technik, das darauf abzielt, die Antwortqualität von KI-Modellen zu verbessern, indem zusätzliche Informationen aus einer Datenbank oder einem anderen Informationsreservoir abgerufen und in den Generierungsprozess eingebunden werden. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, die Genauigkeit und Verlässlichkeit der von der KI generierten Inhalte zu erhöhen.
Fine-Tuning und Domain-Spezifizierung
Die Anpassung eines generativen Modells an spezifische Domänen oder Anforderungen ist eine weitere wichtige Methode. Durch Fine-Tuning kann ein generatives KI-Modell auf einen bestimmten Kontext, wie Finanzberichte oder medizinische Diagnosen, zugeschnitten werden, wodurch die Relevanz und Präzision der Ausgaben erhöht wird.
Diese Methoden haben sich in zahlreichen Projekten als effektiv erwiesen. So hat zum Beispiel die Anwendung von Prompt Engineering dazu geführt, dass generative Modelle in der Lage sind, präzisere und nutzerfreundlichere Texte zu erzeugen. Die CoT-Methode hat es ermöglicht, dass komplexe Fragestellungen in einer Art und Weise abgearbeitet werden, die es Menschen erlaubt, den Lösungsweg nachzuvollziehen.
In der Praxis bedeutet die Anwendung dieser Methoden, dass Berater bei synvert saracus eine Toolbox an Lösungsansätzen zur Verfügung haben, die sie an die spezifischen Herausforderungen und Ziele ihres Projekts anpassen können. So kann Prompt Engineerings verwendet werden, um Kundenanfragen automatisiert und effizient zu bearbeiten, während RAG dazu dienen kann, eine umfassende und fundierte Wissensdatenbank für die Beantwortung komplexer Fragen aufzubauen.
Die Integration dieser Methoden in den Entwicklungszyklus generativer KI-Projekte ist ein fortlaufender Prozess, der eine sorgfältige Planung, Durchführung und Evaluierung erfordert. Durch die Implementierung dieser bewährten Methoden können Unternehmen den innovativen Wert der generativen KI voll ausschöpfen und robuste, zukunftssichere Lösungen erstellen, die sowohl technisch fortschrittlich als auch ethisch verantwortungsbewusst sind. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Data Scientists, ethischen Experten und Endnutzern, um sicherzustellen, dass die generative KI in einer Weise entwickelt wird, die realen Bedürfnissen gerecht wird und gleichzeitig potenzielle Risiken und Missbrauch minimiert.
Diese kollaborative Anstrengung bildet den Ausgangspunkt für ein weiteres entscheidendes Element im Lebenszyklus generativer KI-Systeme: die iterativen Zyklen von der Forschung bis zur Produktion. In diesem nächsten Kapitel werden wir uns eingehender damit beschäftigen, wie durch iterative Entwicklungsmethoden die Forschungserkenntnisse effizient in praktikable, marktreife Produkte umgesetzt werden können. Dabei liegt der Schwerpunkt auf agilen Praktiken, die es ermöglichen, schnell auf Veränderungen zu reagieren und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben, während gleichzeitig die Qualität und Relevanz der KI-basierten Lösungen im Einklang mit den sich entwickelnden Anforderungen und Erwartungen gehalten wird.
4 Iterative Zyklen ‑Von der Forschung bis zur Produktion
Die Umsetzung von Use Cases generativer KI in Unternehmen erfolgt häufig in iterativen Zyklen, die darauf abzielen, die Lösungen kontinuierlich zu verbessern und an die sich ändernden Geschäftsanforderungen anzupassen. Diese Zyklen sind entscheidend für die erfolgreiche Integration von KI-Systemen in betriebliche Prozesse und bieten eine strukturierte Vorgehensweise, um den Wert der KI-Investition zu maximieren.
Abbildung 1: Veranschaulichung der einzelnen Schritte im iterativen Zyklus der Umsetzung von Use Cases mit generativer KI. Dabei ist dieser iterative Prozess keineswegs rein linear, ggfs. kann es von jedem Schritt eine Rückwärtsschleife zu einem vorangegangenen Schritt geben.
- Identifikation des Use Cases:
Zu Beginn steht die Identifikation eines potenziellen Use Cases, der durch generative KI-Technologien unterstützt oder verbessert werden kann. Hierbei wird untersucht, welche betrieblichen Herausforderungen oder Gelegenheiten mit KI adressiert werden könnten.
- Prototyping:
In dieser Phase wird ein erster Prototyp des KI-Systems erstellt, der auf den spezifischen Use Case zugeschnitten ist. Dieser Prototyp dient dazu, die Machbarkeit zu testen und erste Einblicke in die möglichen Auswirkungen und Vorteile zu gewinnen. Außerdem können hier schon verschiedene Methoden getestet und verglichen werden.
- Pilotierung:
Nach der Prototypentwicklung wird der Use Case in einem kontrollierten Umfeld getestet – oft in Form eines Pilotprojekts mit begrenzten Nutzerkreis. Ziel ist es, zu verstehen, wie die KI in der realen Welt funktioniert und welchen Einfluss sie auf die betrieblichen Abläufe hat.
- Auswertung und Anpassung:
Die Ergebnisse des Pilotprojekts werden ausgewertet, um Stärken und Schwächen des KI-Einsatzes zu identifizieren. Basierend auf dieser Auswertung werden Anpassungen vorgenommen, um den Use Case besser auf die betrieblichen Anforderungen abzustimmen.
- Skalierung:
Ist der Use Case erfolgreich, wird er schrittweise skaliert und in den regulären Geschäftsbetrieb integriert. Dabei wird die KI-Lösung weiterhin überwacht und optimiert, um sicherzustellen, dass sie auch unter veränderten Bedingungen zuverlässig arbeitet.
- Kontinuierliche Verbesserung:
Selbst nach der erfolgreichen Implementierung wird der Use Case weiterhin überwacht. Daten und Rückmeldungen werden genutzt, um das System laufend zu verbessern und auf neue Herausforderungen oder Chancen reagieren zu können.
4.1 Ein kleiner Exkurs – MLOps
MLOps, kurz für Machine Learning Operations, stellt sicher, dass die iterativen Zyklen in generativen KI-Projekten nahtlos und effizient ablaufen. Es integriert Praktiken aus der Softwareentwicklung und IT-Operationen, um die Bereitstellung, Wartung und Skalierung von KI-Systemen zu automatisieren und zu optimieren. Diese Praxis ist entscheidend, um den Weg von der Forschung zur Produktion zu beschleunigen und die Qualität und Performance der KI-Modelle zu gewährleisten. Mit MLOps können Teams schneller auf Marktveränderungen reagieren, indem sie kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) nutzen, um Modelle regelmäßig zu aktualisieren und zu verbessern. Durch die Automatisierung des Trainings und der Bewertung von Modellen können Datenwissenschaftler und Entwickler ihre Zeit auf die Verbesserung der Modelle und die Exploration neuer Anwendungsfälle konzentrieren. Überwachung und Wartung sind ebenfalls zentrale Komponenten, um die Langlebigkeit und Zuverlässigkeit der KI-Lösungen zu sichern. Darüber hinaus unterstützt MLOps die Einhaltung von Compliance-Anforderungen und fördert eine effektive Zusammenarbeit im Team. Kurz gesagt, MLOps ist ein kritischer Bestandteil des Lebenszyklus von generativen KI-Projekten und trägt wesentlich zur Realisierung ihres vollen Potenzials bei.
Abbildung 2: Veranschaulichung von MLOps und Gegenüberstellung mit DevOps.
4.2 Die Rolle von Langchain und ähnlichen Bibliotheken
Im Kontext der iterativen Entwicklung unterstützen Bibliotheken wie Langchain die iterative Umsetzung von Use Cases, indem sie Standardkomponenten und ‑verfahren für die Integration und das Management von KI-Funktionen bereitstellen. Sie ermöglichen, schneller z.B. auf Marktänderungen zu reagieren und die KI-Systeme effektiv an neue Anforderungen anzupassen.
Durch den Einsatz dieser Bibliotheken können Entwickler und Projektteams:
- Zeit sparen: Indem sie auf eine robuste und erprobte Infrastruktur für ihre KI-Projekte zurückgreifen.
- Risiken minimieren: Durch den Einsatz bewährter Methoden und Komponenten, die sich in anderen Projekten bereits bewährt haben.
- Innovation fördern: Durch die Bereitstellung eines flexiblen Rahmens, der es erleichtert, kreativ mit KI zu experimentieren und neue Use Cases zu entwickeln.
Die iterativen Zyklen ermöglichen es, Use Cases schrittweise zu entwickeln und zu verfeinern, wodurch die KI-Integration in das Unternehmen nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch strategisch ausgerichtet ist.
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