Was ist ein Enterprise LLM?
💡 Ein Large Language Model (LLM) ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das darauf trainiert wurde, große Mengen an Textdaten zu verarbeiten und komplexe Sprachaufgaben zu bewältigen. Durch maschinelles Lernen lernt ein LLM vorherzusagen, wie ein angefangener Text wahrscheinlich von einem Menschen weitergeschrieben werden würde. So können auf Fragen menschenähnliche Antworten erzeugt werden und es entsteht ein Eindruck von Intelligenz.
Die Relevanz dieser Technologie wächst zunehmend im Unternehmensumfeld, insbesondere wenn es darum geht, Unternehmensdokumente wie Richtlinien, Berichte oder interne Dokumente abfragen zu können.
Ein Enterprise LLM bezeichnet also den Einsatz eines Large Language Models in einem Unternehmen und angepasst an die Bedürfnisse des Unternehmens.
Wie funktioniert die Suche mit einem Enterprise LLM?
Vorsicht: Ein LLM alleine kann gar nicht suchen! Erst wenn man eine Suchtechnologie mit einem LLM verbindet, erhält man ein RAG, welches tatsächlich suchen kann. Aus den Ergebnissen der Suche durch das RAG formuliert ein LLM dann Antworten.
Natürlich eröffnet ein RAG darüber hinaus ganz neue Möglichkeiten. Und RAG ohne LLM geht auch nicht.
Wenn wir im Folgenden aber von einen LLM sprechen, meinen wir konkret immer eine kombinierte LLM-RAG-Lösung.
Anwendungsbereiche von LLMs im Unternehmen
Mit RAG und LLM interne Dokumente abfragen bietet viele spannende Anwendungsbereiche:
- Dokumentenmanagement und -suche: Effiziente Durchsuchung von Unternehmensrichtlinien, Verträgen oder Protokollen in natürlicher Sprache.
- Internes Wissensmanagement: Automatisierte Antworten auf Mitarbeiterfragen zu internen Prozessen und IT-Support. Dieser Punkt kommt ganz besonders während des Onboardings neuer Mitarbeitender zum Tragen.
- Kundensupport: Unterstützung der Mitarbeitenden bei der Lösung von Kundenanfragen.
- Compliance und Audit: Unterstützung bei der Einhaltung von Regularien durch schnelle Identifikation relevanter Inhalte in Dokumenten.
- Entscheidungsunterstützung: Bereitstellung von Daten aus internen Dokumenten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
Diese Einsatzbereiche von Enterprise LLM bieten Unternehmen somit die Möglichkeit, ihre Prozesse zu optimieren und ihre Ressourcen besser zu nutzen.
Einsatz eines LLMs bei der Abfrage interner Dokumente
Der Einsatz eines Enterprise LLM zusammen mit einem RAG bietet mehrere Vorteile für Unternehmen:
- Schnelligkeit und Effizienz: Komplexe Informationen können in wenigen Sekunden extrahiert werden. Dies schont nicht nur die Arbeitszeit der Mitarbeitenden, sondern auch das Gemüt.
- Natürliche Sprache: Anfragen können in natürlicher Sprache gestellt werden, ohne spezielle Suchbefehle oder Keywords zu kennen. Somit ist ein LLM besonders bei neuen Mitarbeitenden, welche mit dem internen Wortschatz noch nicht vertraut sind, von äußerst großem Wert.
- Skalierbarkeit: Ein LLM kann große und wachsende Datenmengen in kürzester Zeit analysieren und somit auch mit dem Unternehmen mitwachsen.
- Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Dokumentenabfragen und Support können Kosten gesenkt werden.
- Vertraulichkeit und Sicherheit: Ein Enterprise LLM kann speziell auf die Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden, was Datenschutz und Datensicherheit gewährleistet. Beispielsweise kann die LLM-Lösung lokal gehostet und mit einer RAG-Lösung verbunden werden.
Grenzen eines LLMs bei der Abfrage interner Dokumente
Trotz der vielen Vorteile gibt es auch einige Grenzen und Herausforderungen bei der Nutzung eines LLMs im Unternehmenskontext:
- Datenqualität: Der Output eines LLMs ist nur so gut wie die Dokumente, die es abfragen kann – Stichwort „GIGO – Garbage in, Garbage out„. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu ungenauen Ergebnissen führen. Hier gibt es jedoch mittlerweile LLM-Lösungen, welche die Datenqualität anhand unterschiedlicher Faktoren mitbewerten.
- Begrenztes Verständnis: Obwohl LLMs in der Lage sind, sehr menschenähnliche Antworten zu generieren, fehlt ihnen oft das tiefere Verständnis von Kontexten oder die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen.
- Bilder und Diagramme: LLMs können nicht von Grund auf mit Bildern und Diagrammen umgehen – diese sind nur mit zusätzlichen Entwicklungsaufwand integrierbar.
- Formatierungen: LLMs können nicht sehr gut mit Formatierungen umgehen; Durchstreich-Formatierungen beispielsweise entscheiden über Richtig/Falsch und würden von einem puren LLM einfach übersehen werden. Wir haben jedoch bereits Lösungsansätze für eben diese Problematik.
- Tabellen: LLMs können nicht sehr gut mit Tabellen umgehen, ganz besonders wenn diese durch Formatierung und zusammengeführte Zellen weiter verändert wurden. Es bedarf fortgeschrittener Lösungen, um auch aus Tabellen korrekte Antworten zu generieren.
- Kosten der Implementierung: Die Einführung und Wartung eines lokalen LLMs kann kostenintensiv sein, insbesondere für kleinere Unternehmen. Für größere Unternehmen empfiehlt sich eine klare ROI-Berechnung.
Zusammenfassung und Key Take Aways
Die Verwendung einer LLM-RAG-Lösung zur Abfrage von unternehmensinternen Dokumenten bietet enorme Vorteile in Bezug auf Effizienz, Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen. Unternehmen können von dieser Technologie profitieren, um Dokumente schneller und präziser zu durchsuchen. Allerdings sollten sie auch die Grenzen dieser Technologie berücksichtigen, insbesondere hinsichtlich der Datenqualität, Kosten und Sicherheit.
Key Take Aways
- Die Möglichkeit mit einem LLM interne Dokumente abfragen zu können revolutioniert das Wissensmanagement und die Nutzung von Unternehmensdaten.
- Es gibt vielseitige Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen und Branchen, vom internen Wissensmanagement bis zum Kundensupport.
- Trotz vieler Vorteile muss die Implementierung sorgfältig geplant werden, um Herausforderungen wie Datenschutz und Kosten zu meistern.
Klingt spannend?
Sprechen wir doch über Ihr Unternehmen, um Ihre KI-Potentiale aufzudecken!
