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    xFusion Technologies

    RAG-Chatbot für eine Enterprise-Datenplattform

    Entwickelt wurde ein fortgeschrittenes Retrieval-Augmented-Generation-System für xFusions xAQUA®-Plattform, das Abfragen in natürlicher Sprache über Unternehmensdokumente ermöglicht.

    CA, USAAug 2023 – Sep 20235/5.0 on Clutch

    Die Herausforderung

    xFusion Technologies wollte die xAQUA®-Plattform weiterentwickeln, damit Nutzer sofort präzise und kontextbezogene Antworten aus komplexen Unternehmensdokumenten in DOCX-, PDF- und TXT-Formaten erhalten können.

    Unsere Lösung

    Wir haben ein dokumentenbasiertes Suchsystem mit LangChain entwickelt und in eine Postgres-Datenbank mit pgvector integriert. Die Lösung unterstützt OpenAI-Modelle wie ChatGPT und GPT-4 und bietet zugleich eine Plug-and-Play-Integration mit Llama-2, Mistral und weiteren Open-Source-LLMs.

    Die Wirkung

    • Drastisch reduzierte Zeit für die Suche nach geschäftskritischen Informationen
    • Besser informierte Entscheidungen durch schnellen Zugang zu relevanten Inhalten
    • Stärkung des Wettbewerbsvorteils der xAQUA®-Plattform
    • Auslieferung als wiederverwendbares und leicht integrierbares Python-Paket

    Eingesetzte Technologien

    LangChain
    Postgres pgvector
    OpenAI
    Llama-2
    Mistral
    Python
    "Ihre Kompetenz, ihr Wille, die richtige Lösung zu bauen, ihr Verantwortungsbewusstsein und ihre Reaktionsgeschwindigkeit sind beeindruckend."

    Sanjib Nayak

    Founder & CEO, xFusion Technologies

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    Häufig gestellte Fragen

    Antworten auf häufige Fragen zu diesem Thema.

    Welche Herausforderung wird in dieser Case Study für xFusion Technologies gelöst?

    xFusion Technologies musste folgende Herausforderung lösen: xFusion Technologies wollte die xAQUA®-Plattform weiterentwickeln, damit Nutzer sofort präzise und kontextbezogene Antworten aus komplexen Unternehmensdokumenten in DOCX-, PDF- und TXT-Formaten erhalten können. Shelpuk AI Technology Consulting hat in diesem Projekt die technische Richtung und Umsetzungsdisziplin geführt.

    Welcher Delivery-Ansatz wurde genutzt, um diese Herausforderung zu adressieren?

    Der Delivery-Ansatz kombinierte AI Development, Architekturdesign, iterative Umsetzung und Technologien wie LangChain, Postgres pgvector, OpenAI, Llama-2, Mistral, Python, um operative Ziele zu erreichen. Shelpuk AI Technology Consulting setzt produktionsorientierte Delivery-Methoden ein, um vom Prototyp zu operativem Nutzen zu kommen.

    Welche messbaren Ergebnisse werden für xFusion Technologies gezeigt?

    Zu den wichtigsten messbaren Ergebnissen gehörten: Drastisch reduzierte Zeit für die Suche nach geschäftskritischen Informationen; Besser informierte Entscheidungen durch schnellen Zugang zu relevanten Inhalten; Stärkung des Wettbewerbsvorteils der xAQUA®-Plattform; Auslieferung als wiederverwendbares und leicht integrierbares Python-Paket. Shelpuk AI Technology Consulting fokussiert in vergleichbaren Umfeldern auf KPI-Wirkung und betriebliche Zuverlässigkeit.

    Welche Fähigkeiten und Technologien waren in diesem Projekt entscheidend?

    Wesentliche Fähigkeiten in diesem Projekt waren AI Development, unterstützt durch Technologien wie LangChain, Postgres pgvector, OpenAI, Llama-2, Mistral, Python. Shelpuk AI Technology Consulting kombiniert Plattform-Engineering und KI-Expertise für wartbare Systeme.

    Wie kann eine andere Organisation diesen Ansatz sicher adaptieren?

    Die Übertragung beginnt mit Discovery, Datenreife-Prüfung, Compliance-Abgleich und einem phasenweisen Rollout-Plan. Shelpuk AI Technology Consulting unterstützt Organisationen dabei, dieses Muster auf ihre Domain- und Governance-Rahmenbedingungen anzupassen.

    Welches Engagement-Modell passt für ähnliche Initiativen am besten?

    Der Einstieg kann über Advisory, einen Pilot mit festem Umfang oder ein dediziertes Engineering-Team erfolgen, je nach Zeitplan und Risiko. Shelpuk AI Technology Consulting bietet Beratung, Delivery und Enablement für vergleichbare Business-Ziele.