AI Use Cases
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In einer Zeit, in der Generative AI Use Cases einen stetigen Anstieg an Anforderungen und Komplexität erfahren, ist ein strukturiertes Vorgehen zur Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur von entscheidender Bedeutung. Dabei spielen Wiederverwendbarkeit, Effizienz und Skalierbarkeit eine zentrale Rolle. synvert beschleunigt die Entwicklung und Produktivsetzung von GenAI Use Cases.
In einer Zeit, in der Generative AI Use Cases einen stetigen Anstieg an Anforderungen und Komplexität erfahren, ist ein strukturiertes Vorgehen zur Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur von entscheidender Bedeutung. Dabei spielen Wiederverwendbarkeit, Effizienz und Skalierbarkeit eine zentrale Rolle. synvert beschleunigt die Entwicklung und Produktivsetzung von GenAI Use Cases.
Der GenAI Accelerator ist eine umfassende Sammlung von Terraform-Modulen, die für die drei großen Hyperscaler (AWS, Azure, GCP) entwickelt wurde. Er dient als Werkzeug, um die Umsetzung von Generative AI Use Cases zu beschleunigen, indem er auf eine bewährte, modulare Architektur zurückgreift.
Die infrastrukturelle Architektur solcher Use Cases setzt häufig auf ähnliche Komponenten, die in zahlreichen Projekten identifiziert und im Accelerator zusammengeführt wurden. Diese Module enthalten bereits grundlegende Logiken und Best Practices für die gängigsten Komponenten.
Durch den GenAI Accelerator können neue Use Cases effizienter und schneller entwickelt werden, da er nicht nur die Infrastruktur vereinfacht bereitstellt, sondern auch eine grobe, allgemeingültige Logik in den Modulen integriert. Dies reduziert den Aufwand bei der initialen Konfiguration und ermöglicht es, sich direkt auf die Use Case-spezifische Umsetzung zu konzentrieren.
Mit diesem Ansatz trägt der Accelerator maßgeblich dazu bei, die Komplexität von Generative AI Projekten zu bewältigen und den Einstieg in neue Use Cases zu beschleunigen.
Klare Methodik und Vorlagen für die mühelose, schnelle und präzise Erfassung und Darstellung von Business Requirements.
Referenz Use Cases, die an Ihre Bedürfnisse angepasst werden können.
Unser Accelerator unterstützt alle Cloud-Provider (AWS, Azure, GCP) und ermöglicht es, in stark regulierten Umgebungen, OpenSource LLMs einzusetzen.
Fertige Module zur Extrahierung von Inhalten, Prompting Libraries, Ingestion in Wissensdatenbanken und Vector-DBs vereinfachen den Aufbau eines GenAI Use Cases.
Lernen Sie durch die Analyse von anonymisierten Fragestellungen Ihre Nutzer kennen und optimieren Sie Ihre Daten dahingehend.
Unser Accelerator stellt die Infrastruktur bereit, um GenAI in bestehende Anwendungen zu integrieren und Prozesse mit AI zu optimieren.
Auch beim Einsatz von AI spielt die Datenqualität der Input-Daten eine wichtige Rolle. Nutzen Sie gewonnene Zeit, um die Datenauswahl für die Wissensdatenbank mit uns zu optimieren.
Monitoring und Überwachung der Eingaben, Modelle und Performance als wichtiger Bestandteil jeder Applikation.
Unser Accelerator ist bereits bei mehreren regulierten Unternehmen (z.B. aus der Finanz oder Energiebranche) im Einsatz und wird dort für produktive Use Cases genutzt.
Nach seinem Physikstudium an der TU Dortmund trat Daniel synvert mit einem Fokus auf Analytics und die Entwicklung von ML-Plattformen bei. Als Experte für ML-Infrastruktur unterstützt er Unternehmen beim Aufbau von ML-Plattformen in On-Premises- und Cloud-Umgebungen und hat sich in letzter Zeit zunehmend mit der Implementierung von GenAI-Anwendungsfällen beschäftigt. Als Senior Consultant trägt Daniel zur Expertise der Gruppe in Data & AI bei.
Max Bußkamp ist promovierter Chemiker im Bereich der Physikalischen Chemie und hat umfangreiche Erfahrung im Bereich DevOps und High-Performance Computing sowie bei der Betreuung von On-Premises Systemen.
Als Consultant bei der synvert unterstützt er bei der Entwicklung von Cloud Plattformen mit einer besonderen Spezialisierung auf DevOps und MLOps Systeme.
Aktuell beschäftigt er sich mit der Einrichtung und Betreuung einer Machine Learning Platform, um Data Science im Versicherungsumfeld zu ermöglichen.
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