Gestützt auf Ihre Informationen.
Geformt nach Ihren Maßstäben.

Ziehen Sie nach Bedarf Beweise aus Gerätedaten, Vorschriften, Patenten und Arbeitsdokumenten. Lassen Sie die KI die von Ihnen bereits erprobten Schreib-, Klassifizierungs- und Überprüfungsmuster erlernen.

Antwortet jede KI
Brauche noch jemanden
um es umzuschreiben?

Durch die Bereitstellung von Informationen allein lernt die KI nicht, wie Ihr Unternehmen funktioniert.

Die neuesten DokumenteFinde sie wieder
Im Format Ihrer OrganisationSchreiben Sie es noch einmal
Es fehlen Details und FormulierungenKorrigieren Sie sie noch einmal

Das Problem ist nicht, wie viele Informationen Sie haben.
Beweise zum Abrufenund Standards zum Lernenbrauchen unterschiedliche Herangehensweisen.

Damit die KI Ihre Arbeitsabläufe lernt,
Was solltest du zuerst vorbereiten?

Beginnen Sie mit Arbeitsdokumenten und bewährten Beispielen für das Schreiben und Überprüfen. RAG findet relevante Beweise, während die Feinabstimmung Ihre Arbeitsmethoden trainiert.

Eingabe

Erfindungsmaterial

Erfindungsmeldungen, Spezifikationen, Zeichnungen und Ansprüche

RAG

Aktuelle Patentinformationen

KIPRIS-Kandidaten, Veröffentlichungs- und Registrierungsdetails sowie Quellen zum Stand der Technik

Fine-Tuning

Ihr Vergleichsformat

Aufschlüsselung der Anspruchselemente und Struktur der Prüftabelle

Bereit zur Überprüfung

Ein mit Beweisen verknüpfter Vergleichsentwurf

Dokumente, Elemente und Folgerecherche zur Expertenprüfung

Patentanwälte und einschlägige Sachverständige beurteilen Neuheit, erfinderische Tätigkeit, Verletzung und endgültige Einreichung.

Trennen Sie die KI, die abruft
von der KI, die lernt.

RAG und Feinabstimmung lösen unterschiedliche Probleme. Sie können im selben Workflow zusammenarbeiten.

RAG

Finden Sie jetzt die Beweise, die Sie benötigen.

Durchsuchen Sie relevante Passagen und Stellen in Quellen, auf die der Benutzer zugreifen kann, ohne sich für jedes neue Dokument neu zu schulen.

  • Gesetzgebung, Rechtsprechung und Patentdokumente
  • Handbücher und Arbeitsplatzrichtlinien
  • Fall-, Kunden- und Projektdateien
Aktuelle Informationen · Quellen · Zugriffsrechte
Informationen und Arbeitsmethodenin einem Entwurf treffen→
Fine-Tuning

Erfahren Sie hier, wie ein gutes Ergebnis aussieht.

Nutzen Sie bewährte Beispiele und Revisionshistorien, um dem Modell wiederkehrende Strukturen, Klassifizierungsregeln und Schreibmuster zu vermitteln.

  • Dokumentstruktur und Schreibstil
  • Kategorien und Statuswerte
  • Überprüfen Sie die Reihenfolge und Vollständigkeit
Konsistenz · Organisatorische Standards · Wiederkehrende Muster
Führen Sie die Überprüfung und Genehmigung durch.

Entwürfe, die auf Beweisen und Ihren Standards basieren, werden überprüft und genehmigt und dann gespeichert.

  1. Sammeln Sie Informationen
  2. Beweise abrufen
  3. Wenden Sie Ihr Format an
  4. Expertenbewertung
  5. Genehmigen und speichern

Jenseits des Chats.
KI, die vom Wissen Ihres Unternehmens lernt und damit arbeitet.

Verwalten Sie Informationen und Berechtigungen im Arbeitsbereich und überprüfen Sie die RAG-Indizierung sowie die Feinabstimmung von Vorbereitung, Schulung und Bewertung.

RAG

Sehen Sie, welche Informationen zur Suche bereit sind.

Überprüfen Sie den Dokument- und Einbettungsstatus und integrieren Sie neue Informationen ohne Umschulung.

Fine-Tuning Plugin

Verwandeln Sie Originalmaterial in schulungsbereite Daten.

Konvertieren Sie XML-, HTML-, JSON- und TXT-Dateien an einem Ort in Datensätze für das Vortraining oder die überwachte Feinabstimmung.

Hat Ihre Organisation
Benötigen Sie eine Feinabstimmung?

Beginnen Sie mit RAG, wenn das Ziel darin besteht, aktuelle Dokumente zu finden und darauf zu antworten. Erwägen Sie eine Feinabstimmung, wenn Sie über genügend validierte Beispiele verfügen und dieselben Standards wiederholt anwenden müssen.

Beginnen Sie mit RAG, wenn

  • Informationen ändern sich häufig
  • Originalquellen sind wichtig
  • Jede Frage erfordert unterschiedliche Fakten

Erwägen Sie eine Feinabstimmung, wenn

  • Sie haben wiederholbare, validierte Beispiele
  • Sie nutzen definierte Strukturen und Klassifizierungsregeln
  • Die Leute korrigieren immer wieder die gleichen Fehler

Überlassen Sie es den Menschen, dafür verantwortlich zu sein

  • Endgültige rechtliche und medizinische Urteile
  • Neue Ausnahmen mit unzureichender Evidenz
  • Genehmigungen und Handlungen, die Verantwortung tragen

Eine KI-Grundlage.
Unterschiedliche Expertise für jede Branche.

Jede Branche benötigt unterschiedliche Beweise und wiederkehrende Beurteilungsmuster. Entscheiden Sie, was Sie mit RAG abrufen und was Sie durch Feinabstimmung lernen möchten, Aufgabe für Aufgabe.

IndustrieAbgerufen mit RAGDurch Feinabstimmung gelerntVon Menschen entschieden

Recht und Patente

Professionelle Dokumente mit nachvollziehbaren Beweisen

Aktuelle Gesetzgebung, Rechtsprechung, Patente und Akten

Schriftsatzstruktur, Anspruchsvergleichstabellen und Überprüfungsstil

Rechtsstrategie, Patentierbarkeit und endgültige Einreichung

Herstellung und Ausrüstung

Von Feldaufzeichnungen bis hin zu umsetzbaren Berichten

Handbücher, Inspektionshistorie, Fehlercodes und Gerätedokumente

Anomaliekategorien, Aktionsberichte und Feldterminologie

Ursachenbestätigung, Wartungs- und Betriebsentscheidungen

Gesundheitswesen und Forschung

Halten Sie Quellendatensätze und Studienformate miteinander verbunden

Quellennachweise, Protokolle, Studiendokumente und Belege

CRF-Erzählungen, Klassifizierungskriterien und Bewertungsvorlagen

Medizinische Beurteilung, Teilnehmersicherheit und Studiengenehmigung

Finanzen und Versicherungen

Verknüpfen Sie Vorschriften mit organisatorischen Prüfkriterien

Produktbedingungen, Vorschriften und Kundenbeiträge

Überprüfen Sie Elemente, Begründungen und Risikoklassifizierungsformate

Genehmigung, Ablehnung, Ausnahmen und Risikoentscheidungen

Bildung und Inhalte

Aktuelle Informationen. Eine konsistente Stimme.

Lehrbücher, Kursmaterialien und aktuelle Referenzen

Feedback-Stil, Rubriken und Inhaltsstruktur

Lernziele, Beurteilung und Veröffentlichungsentscheidungen

Vor dem Training,
Definieren Sie, was ein gutes Ergebnis bedeutet.

  1. Wählen Sie eine repräsentative Aufgabe

    Wählen Sie eine wiederkehrende Aufgabe aus, deren Ergebnisse Sie auswerten können.

  2. Trennen Sie Beweise von Standards

    Unterscheiden Sie aktuelles Wissen, um es abzurufen, und gute Beispiele, um es zu lernen.

  3. Messen Sie die Grundlinie

    Notieren Sie die Fehler des aktuellen Modells und die Zeit für die Expertenüberarbeitung.

  4. Trainieren und bewerten Sie im kleinen Rahmen

    Verwenden Sie denselben Bewertungssatz, um Format, Auslassungen und Beweise zu vergleichen.

  5. Nach und nach einführen und verbessern

    Beginnen Sie innerhalb der von Experten genehmigten Grenzen und sammeln Sie überprüfte Korrekturen.

Beginnen Sie mit einer Sache, die Ihre Organisation gut kann.
Geben Sie der KI die Möglichkeit, es zu lernen.

Überprüfen Sie Ihre Dokumente und überzeugenden Beispiele und ermitteln Sie dann, was RAG lösen kann, wo eine Feinabstimmung hilfreich sein kann und wo die Zustimmung von Experten erforderlich ist.