Post by Fraunhofer IEM

Warum liefern KI-Systeme manchmal hervorragende Antworten und manchmal nicht?   Agentische Systeme eröffnen Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, mit komplexem Fachwissen zu arbeiten. Dieses Wissen muss ihnen jedoch als Kontext bereitgestellt werden. Gerade in Unternehmen ist das oft eine Herausforderung: Neben der eigentlichen Aufgabe kommen Dokumente, Unternehmenswissen, frühere Konversationen und Informationen aus verschiedensten Quellen zusammen.   Wird dieser Kontext zu umfangreich oder unpräzise, sinkt die Ergebnisqualität von KI-Systemen. Relevante Informationen gehen verloren oder werden nicht ausreichend berücksichtigt. Genau hier setzen die Themen 𝐊𝐧𝐨𝐰𝐥𝐞𝐝𝐠𝐞 und 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 an: die gezielte Bereitstellung und Organisation von Informationen, damit KI-Systeme die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit nutzen können.   Am Fraunhofer IEM unterstützen wir Unternehmen dabei, das Potenzial ihrer KI-Anwendungen durch intelligentes Kontextmanagement besser auszuschöpfen. Dabei stehen insbesondere folgende Aspekte im Fokus:   ✅ Identifikation relevanter Unternehmens- und Domäneninformationen ✅ Entwicklung effizienter und effektiver Strategien zur Bereitstellung und Verwaltung von Wissen ✅ Optimierung und Evaluation von Kontexten für KI-gestützte und agentische Systeme   So stellen wir sicher, dass relevante Informationen gezielt genutzt werden können, anstatt in großen Informationsmengen unterzugehen. Das führt zu konsistenten Ergebnissen, einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und schafft die Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen.   Ein Beispiel dafür ist unsere Zusammenarbeit mit Audi im Bereich der KI-basierten Anforderungsanalyse im Automotive Engineering. 🔗 Mehr Informationen zum Projekt mit Audi: https://lnkd.in/d4muXU7B