Selektion von relevanten Dokumenten durch ein RAG-System

Veröffentlicht: 05.02.2025 / zuletzt bearbeitet: 10.03.2025

Projektziele & Projektergebnis

Projektziele:
einer Digitalisierungsstrategie in den Bereichen „IT“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung .
Projektergebnis:
Die Analyse zeigt, dass RAG-gestützte Systeme und KI-Tools das Potenzial haben, sportwissenschaftliche Analysen zu optimieren, Entscheidungsprozesse zu unterstützen und die Nutzung von Sensordaten effizienter zu gestalten.

Gesamtprojekt

Personentage
20 Tage
Nicht ausgeführt
Nicht ausgeführt
0 Tage
Nicht ausgeführt
Phase
Konzept
Prototyp
Entwicklung
Testen
Implementierung
Beteiligte
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
Kosten*
0 €
0 €
0 €
0 €
0 €
Projektphase ausgeführt
Projektphase nicht ausgeführt
interne Projektbeteiligte
externe Projektumsetzer

Top Erkenntnisse aus dem Projekt

  • Personenbezogene Daten, wie etwa Sensorwerte, erfordern den Einsatz großer Sprachmodelle, die lokal betrieben werden, wodurch der Einsatz von SaaS-Lösungen ausgeschlossen wird.
  • Ein tiefgehendes Fachwissen ist entscheidend, um Prompts für große Sprachmodelle präzise und erfolgreich zu formulieren.
  • Die Benutzerführung innerhalb einer Anwendung lässt sich durch unvoreingenommene externe Perspektiven verbessern.

    • Ausgangslage

    Es bestehen Optimierungspotenziale in den Bereichen ["Informationsqualität", "Datenmanagement", "Prozesse"]
    Die Produktivitätspotenziale wurden nicht ausgeschöpft in den Bereichen ["Informationsqualität", "Datenmanagement", "Prozesse"]
    Die Effizienzsteigerungspotenziale wurden nicht ausgeschöpft in den Bereichen ["Informationsqualität", "Datenmanagement", "Prozesse"]

    Zentrale Fragestellungen im Projekt

    • Welche Technologie kann uns helfen, um relevante Stellen in vorhandenen Dokumentationen oder relevante wissenschaftliche Publikationen für eine Fragestellung zu finden?
    • Sollte Hardware-Infrastruktur für ein RAG-System im Unternehmen aufgebaut werden oder lieber als Software-as-a-Service eingekauft werden?
    • Wie lassen sich bestehende Metriken eines Produkts in Prompts für ein RAG-System integrieren, um möglichst relevante wissenschaftliche Publikationen zu identifizieren?

    Projektdetails

    Zeitrahmen: -

    Das Unternehmen KINEXON bietet innovative IoT- und Automatisierungslösungen für Industrie und Sport, basierend auf präziser Echtzeit-Datenverarbeitung und Location-Tracking-Technologie. Mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg wurde eine Potenzialanalyse zur Integration von Künstlicher Intelligenz in ihren Produkten durchgeführt. Ziel war es, den Nutzen und die Anwendungsfälle von KI-Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-gestützten Analysetools für Trainer:innen und Analyst:innen zu bewerten. Der Fokus lag auf der Verbesserung von Datenauswertung, Dokumentationssuche und der Entwicklung eines intelligenten Assistenten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen.

    Methoden

    Ergebnisse der einzelnen Projektphasen

    Mögliche Hard- und Software-Lösungen

    Software: Vektordatenbank (Elasticsearch, Faiss, MongoDB Atlas Vector Search)
    Software: RAG-Frameworks (LangChain, Pinecone, Haystack)
    Software: LLMs (PubMedBERT, Llama, SciBERT)

    Unternehmensbeschreibung

    Name
    KINEXON GmbH
    Anschrift
    Schellingstraße 35, 80799 München
    Umsatz pro Jahr
    Nicht angegeben
    Branche
    IT-Dienstleistung, IKT
    Gründungszeitraum
    Vor 10 - 49 Jahren
    Beschäftigtenzahl
    250 - 499
    IT-Investition pro Jahr
    Nicht angegeben
    Unternehmensangebot
    Produkte
    Unternehmer*innen Zitat zum Projekt
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    Projektbewertung aus Unternehmenssicht
    Das Projekt hat dazu beigetragen das unser Unternehmen für die Zukunft gerüstet ist.
    Mit dem Projektergebnis sind Sie zufrieden.
    Unsere Erwartungen an das Projekt wurden erfüllt.
    Sie würden die Projektumsetzer weiterempfehlen.

    Projektunterstützung

    Projektumsetzer
    Zentrum

    Weitere Kooperationspartner

    Projektumsetzer
    Zentrum
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