SentiSquare erstellt kleine Sprachmodelle, die genau auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind. Wir trainieren unsere eigenen Transformer, um diese kleinen spezialisierten Modelle zu erstellen. Ein Transformer ist eine spezielle neuronale Netzwerkarchitektur, die den Bereich der NLP (Natural Language Processing) revolutioniert hat. Die derzeit fortschrittlichsten Sprachmodelle wie ChatGPT und Gemini basieren auf Transformern.
Spezialisierte kleine Sprachmodelle (SLMs) bilden die Grundlage unserer Plattform. Sie sind leicht anpassbar, trainierbar und gewährleisten eine hohe Genauigkeit. SLMs sind darauf ausgelegt, große Mengen an Kundeninteraktionen zu verarbeiten und eine effektive Echtzeitbewertung zu liefern. Sie werden sicher vor Ort betrieben, sodass Ihre sensiblen Daten stets unter Ihrer vollständigen Kontrolle bleiben.
Ideal für Szenarien mit sensiblen Daten, hohem Interaktionsvolumen und geringen Latenzanforderungen.
Dank ihres universellen Wissens ideal für Ad-hoc-Analysen und sich schnell verändernde Umgebungen.
Wir kombinieren SLMs für zuverlässige, groß angelegte Analysen mit LLMs für Flexibilität und ein tieferes Verständnis. Beide Technologien sind in einer sicheren No-Code-NLP-Plattform verfügbar.
SentiSquare bietet Omnichannel-Analysen über den gesamten SLM-Lebenszyklus hinweg. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, ihre eigenen spezialisierten KI-Modelle zu erstellen und anzupassen, um Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg in Echtzeit zu analysieren.
Die Lösung ist sprachunabhängig, schnell und autark und bietet die Möglichkeit des Vor-Ort-Betriebs sowie die vollständige Kontrolle über sensible Daten. Die Plattform kann außerdem vollständig LLMs integrieren, die SLM in Situationen ergänzen, in denen Ad-hoc-Analysen oder Antworten auf neue Arten von Fragen erforderlich sind.
SentiSquare deckt den gesamten KI-Lebenszyklus ab, von der Datenverarbeitung und -annotation über das Trainieren der Modelle bis hin zur Überwachung und messbaren Geschäftsvorteilen wie Effizienzsteigerung, Umsatzsteigerung und Kundenzufriedenheit.
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Gartner prognostiziert, dass Unternehmen bis 2027 dreimal häufiger kleine, spezialisierte KI-Modelle, als universelle allgemeine LLMs einsetzen werden. SLMs bieten schnellere Reaktionszeiten und verbrauchen weniger Rechenleistung, wodurch Betriebs- und Wartungskosten gesenkt werden.
Link zur Studie
Eine Installation kann mehrere Mandanten unterstützen. Sie müssen sich keine Gedanken über die Datensicherheit machen, da jeder Mandant innerhalb seiner eigenen Daten-Sandbox arbeitet.Die No-Code-NLP-Plattform von SentiSquare ist für den Einsatz mit mehreren Mandanten geeignet.
Unsere Algorithmen sind nicht von einer Sprache abhängig. Sie funktionieren effizient in verschiedenen Sprachfamilien, einschließlich Sprachen mit reicher Morphologie.
Unser Sicherheitssystem folgt dem Prinzip der expliziten Sicherheit. Jeder Standardbenutzer benötigt explizite Berechtigungen für jedes Objekt, was eine vollständige Kontrolle über den Zugriff gewährleistet. Verwalten Sie IhreBerechtigungen wie ein Profi.
Haben Sie eine große Menge an Texten zu verarbeiten? Nutzen Sie die Automatisierung, um Zeit und Mühe bei Ihren Contact Center-Aktivitäten zu sparen. Unsere automatisierte Lösung arbeitet unermüdlich, rund um die Uhr, und liefert gleichbleibende Ergebnisse ohne Schwankungen oder Unterbrechungen.
Detaillierte Statistiken geben einen umfassenden Überblick über die Systemnutzung. Überwachen Sie die Verwendung von Klassifikatoren und verfolgen Sie, wie oft sie aufgerufen wurden. Bleiben Sie über die Nutzung Ihres Systems informiert.
Alle Aktivitäten innerhalb des Systems werden protokolliert und bieten eine transparente Aufzeichnung aller Aktivitäten. Überprüfen und verfolgen Sie jede im System durchgeführte Aktion, um Verantwortlichkeit und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
Die Entwicklung neuer effektiver Textklassifikatoren unter Verwendung einer Kombination aus generativen und nicht-generativen KI-Modellen wird von der Europäischen Union kofinanziert.
Projektname: Entwicklung neuer effektiver Textklassifikatoren unter Verwendung einer Kombination aus generativen und nicht-generativen KI-Modellen
Name der Herausforderung: OP TAK 2021–2027, Antrag – Aufruf II. Entwicklung digitaler Lösungen
Das Ziel des Projekts ist es, kleine spezialisierte Sprachmodelle weiter zu verbessern, sodass ihr Training so wenig manuelle Annotation wie möglich erfordert und gleichzeitig menschenähnliche Erfolge, eine sehr geringe Latenz und minimale Hardwareanforderungen gewährleistet sind. Die Innovation besteht in der gleichzeitigen Verwendung von zwei Arten der Überwachung kleiner Sprachmodelle, nämlich manuellen Annotationen und LLMs. Das Hauptmerkmal für die Aufrechterhaltung einer geringen Latenz und minimaler Hardwareanforderungen ist, dass LLMs nur während der Trainingsphase benötigt werden. Bei der Verwendung der SLMs werden sie nicht mehr benötigt. Das Projekt wird von der EU finanziell unterstützt.
Lesen Sie über die Erfahrungen mit der SentiSquare No-Code NLP-Lösung aus der Praxis.
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