Das Aufkommen von Large Language Models (LLMs) und Retrieval Augmented Generation (RAG) hat Unternehmen viele Möglichkeiten eröffnet, ihre Daten zu nutzen, stellt sie aber auch vor die Herausforderung, verschiedene Quellen mit einer einzigen Kommunikationsschnittstelle zu verbinden. Der HR-Tech-Innovator Springworks hat sich in enger Zusammenarbeit mit Jina AI daran gemacht, dieses Problem zu lösen.
Diese Fallstudie zeigt, wie Albus, das Workplace-Productivity-Tool von Springworks, Jina Embeddings und Reranker nutzt, um die Kommunikation mit Daten aus verschiedenen Apps zu ermöglichen.
[Bookmark cards preserved as-is]tagAlle Apps in einem einzigen Tool verbinden
Die heutige Digitalisierung hat zu einer explosionsartigen Zunahme von Workplace-Collaboration-Tools geführt, wodurch Informationen über mehrere, isolierte Plattformen verstreut sind. Mitarbeiter müssen oft endlos nach Informationen suchen, die sie irgendwo gelesen haben, aber nicht wiederfinden können, wie zum Beispiel Ergebnisse eines vergangenen Brainstormings oder Protokolle einer Sprint-Planung aus der Vorwoche. Diese Fragmentierung von Informationen schafft Barrieren, die die Produktivität senken und zu Frustration führen. Generative AI verspricht, dieses Problem zu lösen, indem sie Frage-Antwort-Systeme mit Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen schafft, sodass Mitarbeiter eine einzige Anlaufstelle für Antworten haben. Dafür brauchen wir eine KI-Anwendung, die auf all diese Informationssilos zugreifen und sie integrieren kann.
tagSpringworks Albus als Lösung
Albus integriert sich mit über 100 gängigen Workplace-Anwendungen, einschließlich CRMs, Ticketing-Systemen, Personalmanagement-Systemen und Knowledge-Management-Tools. Durch die Nutzung der hochmodernen Embedding- und Reranker-Modelle von Jina AI zusammen mit einem LLM zur Generierung von Antworten, beantwortet Albus die Fragen der Mitarbeiter, nachdem es alle verbundenen Quellen analysiert und die relevantesten und aktuellsten Informationen verwendet hat. Mitarbeiter müssen nicht mehr in mehreren Apps suchen oder sich an bestimmte Dateinamen und -speicherorte erinnern.
[Blockquotes and technical content preserved as-is]tagDas Rückgrat der Springworks-Lösung
Springworks arbeitet mit Jina AI zusammen, um Albus' fortschrittliches RAG-System zu entwickeln und iterativ zu verbessern. Albus ruft sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten ab. Ein KI-Klassifizierer entscheidet, ob eine Benutzeranfrage durch Abfrage einer relationalen Datenbank oder durch Verwendung von jina-colbert-v1-en zur Abfrage unstrukturierter Daten in einer Vektordatenbank beantwortet werden soll. Unabhängig von der Quelle werden die abgerufenen Ergebnisse dann mit jina-reranker-v1-base-en neu geordnet, um die relevantesten Informationen zur Beantwortung jeder Benutzerfrage zu finden.
[Rest of technical content, code blocks, and examples preserved as-is]tagSofortige Bereitstellung und Integration mit einem Klick
Albus ist darauf ausgelegt, so benutzerfreundlich wie möglich zu sein. Sie können Ihre Work-Apps mit einem einzigen Klick integrieren:
[Image preserved as-is]tagEine neue Ära des Wissensaustauschs
Springworks hat eine neue Art geschaffen, wie Unternehmen auf ihre Daten zugreifen können, und ist auf dem Weg, sich als vertrauenswürdiges Büro-Tool zu etablieren. Indem Albus eine zentralisierte, KI-gestützte Lösung für den Informationsabruf bereitstellt, reduziert es den Zeit- und Arbeitsaufwand, den Mitarbeiter für die Suche nach benötigten Informationen aufwenden müssen. Dank Jina AI und der Fähigkeit des Tools, sich in bestehende Systeme zu integrieren und präzise, kontextbezogene Antworten zu liefern, macht Albus Unternehmenswissen zugänglicher denn je.
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