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Selbstgehostete Large Language Modelle

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) für die Unternehmenssuche ist ein wichtiger Schritt, um Informationen leichter und effizienter zu finden. Besonders interessant ist dabei der Einsatz von selbstgehosteten Large Language Modellen (LLMs), die es ermöglichen, auf natürliche Weise mit den Daten des Unternehmens zu interagieren. Im Vergleich zu externen KI-Lösungen bietet ein selbstgehostetes Modell, wie das Nemo-Modell von Mistral, große Vorteile in Bezug auf Datensicherheit, Flexibilität und Verfügbarkeit.

Warum ein selbstgehostetes LLM?

Ein großes Problem bei externen LLMs ist die Unsicherheit über die Verfügbarkeit und Sicherheit des Dienstes. Was passiert, wenn der Anbieter plötzlich nicht mehr erreichbar ist? Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Suchfunktion stets zuverlässig läuft. Dies gilt besonders für Systeme, die rund um die Uhr verfügbar sein müssen. Externe Lösungen bergen das Risiko, dass Daten bei Ausfällen vorübergehend nicht zugänglich sind. Das kann im Geschäftsalltag schwerwiegende Folgen haben. Die Abhängigkeit von einem externen Anbieter kann zu hohen Kosten und unerwarteten Verzögerungen führen. Das gilt besonders, wenn technische Probleme auftreten, die nur der Anbieter selbst lösen kann.

Zusätzlich gibt es Bedenken bezüglich der Datensicherheit. Wie sicher kann man sich sein, dass sensible Informationen, die in ein externes LLM eingegeben werden, nicht in falsche Hände geraten? Datenschutz ist heute wichtiger denn je. Unternehmen wollen die volle Kontrolle über ihre Daten behalten. Ein selbstgehostetes LLM bietet diese Kontrolle, da es auf eigenen Servern betrieben wird und die Daten somit das Unternehmen nicht verlassen. Dadurch bleiben vertrauliche Informationen innerhalb der Unternehmensgrenzen und sind nicht durch externe Server gefährdet.

INTERGATOR mit einem Nemo-Modell von Mistral

INTERGATOR verwendet für die Unternehmenssuche ein selbstgehostetes LLM basierend auf Nemo, das in einer On-Premises-Umgebung installiert ist. Diese Lösung ermöglicht es den Nutzern, auf natürliche Weise mit den Unternehmensdaten zu interagieren. Sie können ihre Suchanfragen in normaler Sprache stellen. Das LLM erstellt daraus eine optimierte Suchanfrage. So werden die besten Ergebnisse aus den angebundenen Datenquellen geliefert. INTERGATOR bietet eine umfassende Indexierung verschiedener Datenquellen. Das ist ein klarer Vorteil gegenüber anderen Lösungen. Die Fähigkeit, verschiedenste Datenquellen zu integrieren und zu durchsuchen, sorgt dafür, dass Nutzer alle relevanten Informationen schnell und einfach finden. Es spielt keine Rolle, wo diese gespeichert sind.

Word Embeddings, Text Embeddings und die natürlichsprachige Suche

Ein wichtiger Teil der Technologie hinter INTERGATOR ist der Einsatz von Word Embeddings und Text Embeddings. Diese Techniken helfen dabei, die natürlichen Spracheingaben zu verstehen und die Bedeutung der Begriffe zu erkennen. Dadurch kann die Suchlösung in Verbindung mit dem Modell relevante Zusammenhänge erkennen und die Suchanfrage entsprechend anpassen. Zum Beispiel könnte eine Suche nach „Vertrag“ auch Ergebnisse zu „Kontrakt“ oder „Abkommen“ liefern, selbst wenn diese Begriffe nicht direkt eingegeben wurden. Diese Fähigkeit, verwandte Begriffe und Konzepte zu erkennen, macht die Suche viel flexibler und leistungsfähiger als eine einfache Schlagwortsuche.

Word Embeddings und Text Embeddings sind der Schlüssel, um natürliche Sprache in eine für den Computer verständliche Form zu übersetzen. Diese Techniken nutzen mathematische Modelle, um Bedeutungen von Wörtern in einem Vektorraum darzustellen. Begriffe, die in einem ähnlichen Kontext verwendet werden, können so als ähnlich erkannt werden. Dies hilft dem LLM, die natürliche Sprache zu verstehen und die relevanten Informationen für die Suchanfrage zu finden. Die Kombination aus natürlichsprachiger Suche und der Nutzung von Embeddings ermöglicht es den Nutzern, auf intuitive Weise genau die Daten zu finden, die sie benötigen, ohne die spezifischen Begriffe in den Dokumenten kennen zu müssen.

Text Chunking für bessere ergebnisse mit dem LLM

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Verarbeitung von Texten ist das sogenannte Text Chunking. Text Chunking bezeichnet die Methode, lange Texte in kleinere, leichter verarbeitbare Abschnitte (Chunks) zu zerlegen. Diese Chunks sind oft wenige Sätze oder Absätze lang und ermöglichen es dem LLM, gezielter auf bestimmte Informationen zuzugreifen und relevantere Antworten zu geben. Das Chunking verbessert die Genauigkeit der Suche, da das Modell auf kleinere und spezifischere Textteile zugreifen kann, anstatt einen ganzen langen Text analysieren zu müssen. Dies führt zu einer besseren Performance und präziseren Suchergebnissen, was insbesondere für umfangreiche Datenbestände von Vorteil ist.

Diese erweiterten Funktionen machen INTERGATOR einzigartig im Vergleich zu anderen Suchlösungen. Es geht nicht nur darum, Daten zu finden, sondern die richtigen Informationen zur richtigen Zeit bereitzustellen. Eine leistungsfähige Suche ist die Basis für den Einsatz generativer KI-Modelle (wie LLMs) innerhalb des Unternehmens. Moderne Text-Embeddings machen diese Suche noch stärker und ermöglichen beispielsweise eine mehrsprachige Unterstützung. Auf dieser Grundlage können Anwendungslösungen mit LLMs entwickelt werden. Aus technischen und sicherheitsrelevanten Gründen ist der lokale Einsatz von Text-Embeddings besonders empfehlenswert. Das lokale Betreiben eines LLMs umfasst auch den Betrieb eines Text-Embedding-Modells. Dadurch wird eine tiefere Analyse der Daten ermöglicht, sodass die Suchergebnisse nicht nur umfassender, sondern auch präziser sind. Dies ist ein entscheidender Vorteil, besonders für große Unternehmen, in denen Daten aus vielen verschiedenen Quellen stammen und schnell verfügbar sein müssen.

Fazit: Nemo - Sicher, flexibel und leistungsstark

Die Vorteile eines selbstgehosteten LLMs für die Unternehmenssuche sind klar: volle Kontrolle über die Daten, hohe Verfügbarkeit und eine sichere Umgebung für sensible Informationen. INTERGATOR mit dem Nemo-Modell bietet Unternehmen eine flexible und leistungsstarke Suchlösung. Sie ermöglicht eine natürliche und sichere Suche durch die eigenen Daten – effizient und zuverlässig. Durch die Integration eines selbstgehosteten LLMs bleiben die Unternehmensdaten jederzeit verfügbar und geschützt. Zudem bietet es eine hohe Anpassungsfähigkeit, um spezifische Anforderungen bestmöglich zu erfüllen.
Ein selbstgehostetes LLM bringt Künstliche Intelligenz direkt ins Unternehmen und hilft, das Potenzial der eigenen Daten vollständig auszuschöpfen. Das bedeutet, dass alle Datenquellen effizient durchsucht werden können und die Ergebnisse durch natürlichsprachige Eingaben und intelligente Algorithmen wirklich relevant sind. Die kontinuierliche Optimierung des Modells stellt sicher, dass die Suchergebnisse immer aktuell sind und sich den Bedürfnissen der Nutzer anpassen. Dadurch erhalten Unternehmen mit INTERGATOR eine Suchlösung, die ihnen hilft, fundierte Entscheidungen auf Basis umfassender und relevanter Informationen zu treffen.

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