Aufbau einer konsistenten KI-Plattform: Individuelle Anpassung trifft auf Unternehmensdaten

Es besteht kein Zweifel, dass generative KI (gen KI) die Arbeitsweise von Unternehmen verändert. Um jedoch einen echten Mehrwert aus KI zu ziehen, ist mehr erforderlich, als nur ein vortrainiertes Modell einzusetzen und auf das Beste zu hoffen.

KI-Lösungen werden oft als sofort einsatzbereit dargestellt, aber eine erfolgreiche Implementierung im Unternehmen erfordert strategische Planung und systematische Integration. Um die konsistenten, zuverlässigen Ergebnisse zu erreichen, die in Unternehmensumgebungen erforderlich sind, benötigen Unternehmen einen strukturierten Ansatz, der eine umfassende Modellanpassung mit einer robusten Integration von Unternehmensdaten kombiniert.

Dieser Ansatz ermöglicht es, KI-Lösungen besser auf bestehende Geschäftsprozesse abzustimmen, die Anforderungen an KI-Governance und Compliance effektiver zu erfüllen und einen messbaren Geschäftswert zu erzielen, während gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit gewährleistet werden, die für den Unternehmensbetrieb erforderlich sind.

Warum eine Plattform-Denkweise wichtig ist

Stellen Sie sich das so vor: Der Einsatz von KI ohne Plattformstrategie ist wie der Versuch, einen Wolkenkratzer ohne Bauplan zu bauen. Sie machen vielleicht Fortschritte, aber Sie werden viel Zeit damit verbringen, Fehlentwicklungen zu beheben und Aufwände zu duplizieren, und Sie werden nie die Vision verwirklichen, die Sie vor Augen haben.

Eine echte KI-Plattform bietet eine einheitliche Basis, sodass KI-Projekte mit konsistenten Tools und Workflows erstellt, trainiert und bereitgestellt werden. Diese Konsistenz macht KI über Teams, Use Cases und Umgebungen hinweg zuverlässiger.

Für Führungskräfte und IT-Architekten bedeutet der Plattformansatz mehr als nur operative Effizienz. Er bedeutet Skalierbarkeit, Governance und die Möglichkeit, das spezifische Wissen und den Kontext Ihres Unternehmens direkt in die Modelle zu integrieren.

Die Herausforderung: Generische Modelle und individuelle Anforderungen

Basismodelle sind beeindruckend, da sie bereits mit umfassendem Wissen aus dem gesamten Internet vortrainiert sind. Sie wurden jedoch nur mit einem allgemeinen Verständnis für eine bestimmte Branche erstellt und kennen möglicherweise weder Ihr Unternehmen noch die aktuellen Compliance-Anforderungen. Sie kennen sicherlich nicht Ihre Kunden und haben keinen Zugriff auf Ihre proprietären, vertraulichen Daten. Natürlich sind dies genau die Daten, die Ihnen helfen, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.

Gleichzeitig verfügt Ihr Unternehmen wahrscheinlich über eine Fülle von proprietären Daten in verschiedenen Formaten, die über Dokumente, Wikis, Chatprotokolle, Wissensdatenbanken und Forschungsarbeiten verstreut sind. Die Nutzung dieser Daten ist der Schlüssel, um von allgemeinen Ausgaben zu sinnvollen, kontextbezogenen Antworten zu gelangen und ein universelles LLM in etwas zu verwandeln, das wirklich auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist. 

Um die Lücke zwischen universellen Modellen und unternehmensspezifischen Modellen zu schließen, ist mehr als nur das Hinzufügen von Daten erforderlich. Sie erfordert eine gezielte Anpassung des Modellverhaltens, den Aufbau robuster Daten-Pipelines und die Aufrechterhaltung der Infrastrukturkonsistenz in Ihrem gesamten IT-Ökosystem.

Die Lösung: Eine konsistente KI-Plattform

Eine konsistente KI-Plattform unterstützt Teams beim Übergang vom experimentellen in den operativen Zustand, wobei weniger Hindernisse auftreten. Sie unterstützt verschiedene Techniken zur Modellanpassung, wie Prompt Engineering, Fine Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG), innerhalb eines einheitlichen Frameworks.

Ohne diese Konsistenz müssen Teams oft bei jedem Projekt von vorn anfangen. Mit ihr wird KI skalierbarer, wartungsfreundlicher und konsistenter – genau das, was Unternehmen wirklich benötigen.

Prompt Engineering ermöglicht es Ihnen beispielsweise, das Modellverhalten mit sorgfältig erstellten Anweisungen zu steuern. Fine Tuning mit Methoden wie InstructLab Toolkit, LoRA, or QLo RA ermöglicht es Ihnen, Modellen Ihre domänenspezifische Sprache und Logik beizubringen. Und RAG ermöglicht es Modellen, zum Zeitpunkt der Abfrage aktuelle, relevante Informationen aus Ihren internen Datenspeichern abzurufen.

Fortgeschrittenere Strategien, wie Retrieval-Augmented Fine Tuning (RAFT), kombinieren RAG mit Fine Tuning, um die Argumentation und Genauigkeit bei der Erstellung von Langform-Inhalten zu verbessern.

Datenintegration: Das Rückgrat intelligenter KI

Die Modellanpassung ist nur die halbe Miete. Die andere Hälfte? Datenintegration.

Um geschäftsrelevante Antworten zu erhalten, benötigt KI Echtzeitzugriff auf die aktuellsten Informationen Ihres Unternehmens, wie Produktaktualisierungen, interne Richtlinienänderungen, Kundenhistorien und mehr. Dies bedeutet robuste Pipelines, die unstrukturierte Daten wie PDFs, HTML-Seiten usw. aufnehmen, gruppieren und indizieren können, um sie zum Zeitpunkt der Inferenz zugänglich zu machen.

Das Ergebnis sind KI-Antworten, die nicht nur fließend, sondern auch inhaltlich korrekt sind.

Von der Theorie zur Realität mit Red Hat AI

Um all dies umzusetzen, ist eine geeignete Infrastruktur erforderlich. Red Hat OpenShift AI bildet in Kombination mit Red Hat AI Inference Server (basierend auf der Open Source-Engine vLLM) die skalierbare Basis für die Ausführung dieser KI-Funktionen in Hybrid Cloud-Umgebungen.

Unabhängig davon, ob Sie ein Fine Tuning von Modellen durchführen oder Retrieval Pipelines bereitstellen, OpenShift AI bietet Konsistenz in Entwicklung und Produktion und ermöglicht Governance, eine starke Sicherheitslage und Performance in großem Maßstab.

Zusammenfassung

Um KI zuverlässig zu operationalisieren, benötigen Unternehmen mehr als nur isolierte Experimente. Sie benötigen eine konsistente Plattform, die es Teams ermöglicht, Modelle umfassend anzupassen und sie auf sinnvolle Weise mit Unternehmensdaten zu verbinden.

Sie benötigen außerdem Umgebungen, in denen Teams experimentieren, lernen und neue Wege finden können, um KI in ihre Geschäftsbereiche zu integrieren, ohne zu riskieren, dass Unternehmensdaten versehentlich das Unternehmen verlassen.  Mit robusten Playground-Umgebungen, hochleistungsfähiger Inferenz und auf Ihr Unternehmen abgestimmten KI-Modellen bietet Red Hat AI eine leistungsstarke Plattform für die Entwicklung von KI-Anwendungen für Unternehmen in großem Umfang.  

In den nächsten Artikeln werden wir tiefer in die einzelnen Themen eintauchen – Prompt Tuning, Fine Tuning, RAG, RAFT und Architektur von Daten-Pipelines – und praktische Einblicke für Entwicklungs-, Architektur- und KI-Plattform-Teams bieten, die KI von einem Pilotprojekt in eine dauerhafte Funktion verwandeln möchten.

Möchten Sie mehr erfahren? Weitere Informationen zu RAG, Red Hat AI und unserem Red Hat AI Learning Hub finden Sie in Teil 2 dieser Blogreihe.