Passage Retrieval API

Die Skalierung von generativen KI-Projekten in einem Unternehmen bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Ein häufiges Problem ist die Fragmentierung, die dadurch entsteht, dass mehrere Teams isolierte Proof-of-Concept (POC)-Projekte durchführen. Diese unverbundenen Bemühungen führen oft zu doppelter Arbeit, inkonsistenten Datenpipelines und fragmentierten Wissensdatenbanken.

Sicherheit und Compliance sind ebenfalls bedeutende Hürden, da Unternehmensdaten strenge Zugriffskontrollen erfordern und regulatorische Standards einhalten müssen – was die Erstellung und Wartung sicherer Pipelines mühsam macht.

Darüber hinaus ist die Integration verschiedener Datenquellen mit unterschiedlichen Formaten und APIs komplex und erfordert eine laufende Wartung, um veraltete Daten oder Verbindungsprobleme zu vermeiden.

Schließlich ist die Erzielung von Skalierbarkeit schwierig, da Produktionssysteme Millionen von Benutzern und Dokumenten verarbeiten müssen, während gleichzeitig eine hohe Leistung und Zuverlässigkeit aufrechterhalten werden muss.

Unternehmensrealität: Der Einsatz von generativer KI für echte Geschäftsanwendungsfälle ist weitaus komplexer als ein ausgefeilter Proof-of-Concept oder eine schnelle Demonstration. Während viele in das Training ihrer eigenen LLMs investiert haben, bleiben Sicherheit, Skalierbarkeit und Datenqualität fortlaufende Herausforderungen.

Die Abruflücke: Retrieval-Augmented Generation (RAG) wird weithin als der Weg angepriesen, um LLMs auf den Daten eines Unternehmens zu verankern, aber der Informationsabruf ist schwieriger, als Unternehmen erwarten. Viele Teams unterschätzen den operativen Aufwand, der mit der Verbindung, Sicherung und Vereinheitlichung von Datenquellen in großem Maßstab sowie deren Wartung verbunden ist.

Der Abruf ist unerlässlich, da er sicherstellt, dass Anwendungen der generativen KI auf genauen, aktuellen und relevanten Daten basieren. Während das Erstellen von Prompts oder die Auswahl eines LLMs relativ einfach sein kann, ist die Versorgung des LLMs mit qualitativ hochwertigen Daten weitaus anspruchsvoller. Wenn das Abrufsystem fehlerhaft ist – aufgrund veralteter Daten, mangelnder Suchrelevanz oder fragmentierter Quellen –, werden die KI-Ausgaben unzuverlässig, was zu „Garbage in, garbage out“-Szenarien führt. Coveo begegnet dem, indem es Daten über Silos hinweg indiziert, Ergebnisse mit KI bewertet und strenge Sicherheitsmaßnahmen durchsetzt, um sicherzustellen, dass das LLM die bestmöglichen Informationen erhält. Diese robuste Abrufbasis ist es, die skalierbare und zuverlässige Anwendungen der generativen KI ermöglicht.

Die Entscheidung, wie viel Ihrer generativen KI-Erlebnisse Sie selbst entwickeln sollten, variiert je nach Kunde und Anwendungsfall. Es ist üblich, dass Unternehmen eine Kombination aus maßgeschneiderten und sofort einsatzbereiten generativen Antwortlösungen einsetzen.

Die Gründe für die Entwicklung maßgeschneiderter generativer KI-Anwendungen liegen oft darin, die Benutzeroberfläche zu kontrollieren, ein zweckgebundenes oder unternehmensspezifisch trainiertes LLM zu verwenden, eine Anbindung an einen Chatbot oder agentenbasierten Workflow herzustellen oder eine präzisere Kontrolle über das Prompt Engineering zu haben. In all diesen Fällen ist der Informationsabruf-Teil von RAG am schwierigsten zu erstellen und zu pflegen; hier kommt die Coveo Passage Retrieval API ins Spiel.

Wenn Sie nach einer sofort einsatzbereiten, verwalteten Lösung für Service-, Website-, Arbeitsplatz- und Handelsanwendungsfälle suchen, schauen Sie sich Coveo Relevance Generative Answering an. Dieses Produkt nutzt dieselbe Retrieval-API, bietet jedoch ein sofort einsatzbereites generatives Antwort-Erlebnis mit außergewöhnlich schneller Wertschöpfung.

Um Gen-AI-Projekte zu vereinheitlichen und zu skalieren, sollten Sie Ihre Bemühungen auf ein einziges, sicheres Informationsabrufsystem konzentrieren. Fragmentierte POCs führen oft zu doppelter Arbeit, fragmentierten Daten und inkonsistenter Sicherheit. Eine robuste Plattform wie Coveo zentralisiert den Abruf, indiziert Daten über Silos hinweg und gewährleistet gleichzeitig einen sicheren, relevanten und skalierbaren Zugriff. Indem Sie Ihre LLMs auf zuverlässige Abrufmechanismen stützen, rationalisieren Sie Ihre Abläufe und ermöglichen eine konsistente, unternehmensweite KI-Bereitstellung.

Skalierbarkeit entsteht durch bewährte, unternehmenstaugliche Technologie, die für hohe Volumina und Komplexität ausgelegt ist. Die KI-gestützte Suchmaschine von Coveo gewährleistet eine sichere, konforme und zuverlässige Leistung für Millionen von Dokumenten und Benutzern. Mit sofort einsatzbereiten generativen Antworten und benutzerdefinierten Abruf-APIs reduziert die Partnerschaft mit Coveo die Entwicklungszeit, senkt die Kosten und beschleunigt den ROI von Retrieval-Augmented-Generation-Projekten, wodurch wirkungsvolle GenAI-Lösungen innerhalb von Wochen bereitgestellt werden.