Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM)

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House containing multiple shops connected by an information line

LLMs und Cloud-Technologien zur Vernetzung von Onlineshops der Otto-Gruppe

Large Language Models (LLMs) sind wegen ihrer vielfältigen Anwendungen in aller Munde. Auch im E-Commerce Bereich ist diese Technologie sehr nützlich. Zusammen mit der data.works GmbH haben wir sogenannte Embedding-Modelle aus dem LLM-Bereich mit der Vertex AI Matching Engine in der Google Cloud für mehrere Onlineshops der Otto-Gruppe eingesetzt, um kundenspezifische Produktempfehlungen aus einem Shop auf viele andere Shops übertragen zu können. Und das, obwohl sich die Sortimente und Kataloge dieser Shops stark unterscheiden.

Girl standing in front of a big shelf full of books

Moodle Chatbot – KI als persönlicher Uni-Dozent

Zusammen mit der RWTH Aachen haben wir einen Chatbot entwickelt, der einen nahtlosen Zugang zu Vorlesungsinhalten für Studierende und Mitarbeitende direkt in der Lernplattform Moodle ermöglicht. Somit können themenspezifische Fragen mit Inhalten aus einer Vorlesung beantwortet werden. Eine zusätzliche Quellenangabe erlaubt außerdem das schnelle Finden der relevanten Vorlesungsinhalte in den Unterlagen.

KI-basierte Textanalyse für die Energiewirtschaft

Künstliche Intelligenz (KI) erfährt durch ChatGPT derzeit enorme Aufmerksamkeit. Abseits vom Hype haben die aktuellsten Entwicklungen die Verarbeitung von Sprache und Texten auf ein neues Niveau gehoben. In diesem Artikel wollen wir Ihnen zeigen, was ChatGPT & Co. im Kontext der Energiewirtschaft wirklich leisten können, was das Neue daran ist und wie man diese Tools in der Praxis einsetzen kann.

Eine Untersuchung des Lebenszyklus von Produkteigenschaften in Kundenrezensionen

Das Kano-Modell ist ein weitverbreitetes Modell im Bereich Produktmanagement. Statt die notwendigen Daten aufwendig in Umfragen zu erheben, wurde mithilfe von NLP ein Verfahren entwickelt, um die Kano-Kategorien aus existierenden Amazon-Bewertungen abzuleiten. Zudem bietet der Ansatz erstmalig die Möglichkeit, diese Produkteigenschaften auch quantitativ über die Zeithistorie mehrere Produktgenerationen nach zu verfolgen.

Wie implementiere ich einen “Question Answering”-Bot für Slack in Python?

Basierend auf unseren internen Dokumenten und Chat-Gesprächen haben wir mit open-source Technologien ein System gebaut, welches den Zugriff auf internes Wissen vereinfacht. Hier geben wir einen detailierten Einblick im die Implementierung.