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Wir entwickeln seit mehr als 10 Jahren KI-Modelle mit hoher Datengenauigkeit, und unsere wichtigsten Experten haben einen Doktortitel. Unser Team konzentriert sich auf NLP, KI-Beratung & -Entwicklung, Machine Learning Engineering, Data Science und Anwendungsentwicklung für die Bereiche Bildung und E-Learning, Finanzen, Marketing, Einzelhandel und Ökologie. Mit uns haben Sie ein klares Verständnis für den gesamten Lösungsentwicklungsprozess dank eines schlanken Prozesses und einer garantiert zuverlässigen Kommunikation. Bei Silk Data können Sie sicher sein, dass Ihre Daten in guten Händen sind.
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Wir entwickeln seit mehr als 10 Jahren KI-Modelle mit hoher Datengenauigkeit, und unsere wichtigsten Experten haben einen Doktortitel. Bei uns haben Sie dank eines schlanken Prozesses und einer garantiert zuverlässigen Kommunikation ein klares Verständnis für den gesamten Lösungsentwicklungsprozess. Bei Silk Data können Sie sicher sein, dass Ihre Daten in guten Händen sind.
Unsere Mission ist es, Unternehmen dabei zu helfen, das volle Potenzial von maschinellem Lernen, KI und Data Science zu nutzen. Das erfahrene Team von Silk Data und sein fundiertes Fachwissen gewährleisten außergewöhnliche Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit.
Das Symbol unseres Unternehmens - ein Schmetterling, der sorgfältig und meisterhaft Seide spinnt - ist ein Zeichen für Elite und Status. Unser Team entwickelt mit Enthusiasmus und einfacher Kommunikation qualitativ hochwertige Produkte mit einzigartiger Benutzererfahrung.
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Eine europäische Marketing-Agentur, die sich auf die Entwicklung von Inhalten und Kommunikationsstrategien für Unternehmen aus verschiedenen Branchen wie Fintech und IT spezialisiert hat, wandte sich an Silk Data, um einen lokalen KI-Chatbot zu integrieren, der den Arbeitsablauf optimieren und die Zusammenarbeit im Team verbessern sollte. Die Hauptanforderung bestand darin, eine auf einem Large Language Model (LLM) basierende Lösung zu entwickeln, die vollständig in der internen Infrastruktur des Kunden eingesetzt werden kann und maximale Datensicherheit gewährleistet. Silk Data schlug eine selbst gehostete LLM-Lösung vor, die nicht nur die Sicherheitsbedenken des Kunden erfüllte, sondern auch eine kosteneffektive, leistungsstarke Einrichtung durch den Übergang zu einer effizienteren Serverinfrastruktur ermöglichte. So konnte die Behörde die volle Kontrolle über ihre Daten behalten und gleichzeitig von den fortschrittlichen Möglichkeiten der KI-gesteuerten Automatisierung profitieren. Silk Data wählte erfolgreich die optimale Lösung für die Installation von Open-Source-KI auf den unternehmenseigenen Servern aus und berücksichtigte dabei die Analyse der internen Prozesse und Daten des Unternehmens. Die Qualität der bereitgestellten Lösung entsprach der vollen Datensicherheit, was für die Zuverlässigkeit der Lösung spricht. Abhängig von den Geschäftsprozessen liefert das lokale LLM Antworten auf die gestellten Fragen und verwaltet die Abfragen.
>Der Kunde erkannte das transformative Potenzial von KI und war auf der Suche nach einem selbst gehosteten KI-Chatbot, um den Arbeitsablauf und die Zusammenarbeit seiner Marketingteams zu optimieren. Die größte Herausforderung bestand darin, einen Chatbot mit einem persönlichen LLM (Large Language Model) zu entwickeln, der auf der internen Infrastruktur des Kunden gehostet werden konnte. Die Lösung musste die Sicherheit der internen Informationen in den Vordergrund stellen und sicherstellen, dass die Daten innerhalb des privaten Netzwerks des Unternehmens bleiben. Nachdem der Kunde bereits erfolgreich an der Entwicklung einer internen Marketing-Automatisierungsplattform mitgewirkt hatte, wollte er unser bewährtes Know-how erneut nutzen. Im Vertrauen auf Silk Data als KI-Entwicklungsunternehmen wandte sich der Kunde an unsere Experten, um LLM lokal zu betreiben.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, stellte Silk Data ein engagiertes Team von sechs KI-Experten zusammen. Die erste Entwicklungsphase für die LLM-Chatbot-Demoversion dauerte 22 Arbeitstage. Das Team entschied sich für Mistral, einen Open-Source-LLM, als Grundlage für seine Lösung. Der anfängliche Versuch, einen On-Premise-LLM auf einem Azure-Server laufen zu lassen, erwies sich als zu teuer für den Kunden, der eine kostengünstigere Lösung benötigte, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Nach der Analyse verschiedener Optionen beschloss das Team, das private LLM-Modell auf einen Hetzner-Server zu übertragen, der ein optimales Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung bot. Dieses Setup ermöglichte es dem selbst gehosteten LLM, mit einer Verteilung von 70 % auf GPU und 30 % auf CPU effizient zu laufen, was die Kosten erheblich reduzierte, während die hohe Leistung beibehalten wurde.
Schlüsselphasen der Entwicklung
LLM-Installation - Das Team installierte das Mistral LLM auf dem Hetzner-Server und stellte die Kompatibilität mit der gewählten Hardware-Konfiguration sicher.
Architekturentwicklung - Das Team baute die Benutzeroberfläche (Frontend) für den Chatbot und das Backend-System, das für die Kommunikation mit dem privaten LLM verantwortlich ist.
LLM-Modell-Tests - Die KI-Ingenieure testeten das selbst gehostete LLM-Modell sorgfältig, indem sie es mit spezifischen Kontexten versahen und seine Antworten auswerteten, um Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen. Durch diese umfassenden Tests wurde sichergestellt, dass der Chatbot grundlegende Unterhaltungen sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch fließend führen kann.
Key Outcomes
Nur innerhalb eines Monats hat Silk Data die Demoversion des KI-gestützten Chatbots erfolgreich entwickelt, trainiert, implementiert und getestet. Silk Data hat erfolgreich ein lokales LLM-Modell in der internen Infrastruktur des Kunden implementiert. Mit dieser Lösung wurden die Bedenken des Kunden in Bezug auf die Datensicherheit ausgeräumt, indem sichergestellt wurde, dass alle Informationen innerhalb seines privaten Netzwerks bleiben. Entfalten Sie die Kraft der konversationellen KI! Erstellen Sie Ihr eigenes LLM oder passen Sie ChatGPT mit der 10-jährigen KI-Expertise von Silk Data an die Anforderungen Ihres Unternehmens an.
Unternehmen haben die volle Kontrolle über die Konfiguration des Modells und können es umfassend anpassen. Dazu gehört die Anpassung des LLM an den spezifischen Branchenjargon, interne Richtlinien und einzigartige Geschäftsprozesse, was die Relevanz und Genauigkeit der Antworten des Modells erheblich verbessern kann.
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Wir entwickeln seit mehr als 20 Jahren KI-Modelle mit hoher Datengenauigkeit, und unsere wichtigsten Experten haben einen Doktortitel. Unser Team konzentriert sich auf NLP, KI-Beratung & -Entwicklung, Machine Learning Engineering, Data Science und Anwendungsentwicklung für die Bereiche Bildung und E-Learning, Finanzen, Marketing, Einzelhandel und Ökologie.
Qualitätssicherung. Wir gewährleisten eine hohe Qualität unserer Dienstleistungen durch die strikte Einhaltung von Qualitätsstandards und -verfahren, einschließlich interner Überprüfungs- und Testverfahren. Unsere flexiblen Service-Level-Vereinbarungen legen die Erwartungen in Bezug auf Zeitplan, Qualität und Verfügbarkeit der Dienstleistungen fest. Sie werden dokumentiert und regelmäßig mit den Kunden auf der Grundlage ihrer Bedürfnisse besprochen.
Verantwortungsbereiche. Bei Silk Data legen wir Wert auf Transparenz und definieren die Verantwortungsbereiche in jedem Projekt klar. Unser Team arbeitet eng mit Ihrem Unternehmen zusammen, um Rollen und Verantwortlichkeiten zu definieren und sicherzustellen, dass die Zuständigkeiten jeder Partei klar verstanden werden, um Missverständnisse zu vermeiden. Wir arbeiten mit verschiedenen Softwareentwicklungsmodellen wie Scrum und Kanban.
Risikomanagement und Krisenreaktion. Wir haben ein Risikomanagementsystem entwickelt, mit dem Sie potenzielle Probleme in einem Projekt schnell erkennen und bewältigen können. Für den Fall von Krisensituationen verfügen wir über Wiederherstellungs- und Geschäftskontinuitätspläne. Wir testen die Ergebnisse während des gesamten Projekts und arbeiten daran, Fehler zu vermeiden, anstatt sie zu finden.
Gewährleistung der Datensicherheit.
Dokumentation.In unserem Team achten wir streng auf den Dokumentationsprozess und verwenden die Dokumentation bei der Festlegung der Projektanforderungen und -spezifikationen, bei der Gestaltung des technischen Stapels des Projekts und im Arbeitsablauf.
Wir besprechen und formalisieren die Zahlungsbedingungen sorgfältig im Vertrag, nachdem wir das Projekt bewertet und uns auf das Team geeinigt haben, um Missverständnisse und Streitigkeiten in der Zukunft zu vermeiden. Nachdem wir alle Einzelheiten des Projekts besprochen haben, berechnen die Analysten von Silk Data das ungefähre Budget und den Zeitrahmen für das Projekt. Für die Bequemlichkeit unserer Kunden bieten wir mehrere Zahlungsoptionen an:
Festpreis: Wir bestimmen einen Teil des Risikos auf der Grundlage unbekannter Faktoren (in der Regel 30 % der Hauptentwicklungskosten).
Für kleine Projekte (10-15 Tausend) ist keine Vorauszahlung erforderlich, aber für große Projekte ist Vorauszahlung erforderlich.
Stundensatz: Entwickler werden für jede geleistete Stunde bezahlt.
Für Zeit- und Materialprojekte: Wir erstellen wöchentlich detaillierte Berichte über die aufgewendete Zeit (zusammen mit einer Rechnung). Dies kann eine monatliche Zahlung oder eine Zahlung in separaten Schritten sein.
Beteiligung: In einigen Fällen kann Silk Data einer Kapitalbeteiligung am Unternehmen des Kunden zustimmen, d.h. wir erhalten eine Gewinnbeteiligung oder eine Kapitalbeteiligung am Unternehmen anstelle einer Bezahlung für die Dienstleistungen: In einigen Fällen bieten wir eine Kombination aus mehreren der oben genannten Zahlungsformen für ein flexibleres Projektmanagement an.
Für Produkte: Wir berechnen eine monatliche Lizenz- und Supportgebühr. Wenn der Kunde Anpassungen, zusätzliche Funktionen oder Integrationen wünscht, fallen Gebühren an.
Unsere Kunden sind hauptsächlich mittlere und kleine Unternehmen aus den Bereichen EdTech, FinTech, Publishing, Marketing, Ökologie und Einzelhandel. Wir haben auch mehrere Projekte mit Großunternehmen in den Bereichen kundenspezifische Anwendungen und Web-Lösungen.
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