Extraktive KI

Extraktive KI ist ein spezialisierter Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf das Identifizieren und Abrufen spezifischer Informationen aus bestehenden Datenquellen konzentriert. Im Gegensatz zur generativen KI, die neue Inhalte erstellt, ist extraktive KI darauf ausgelegt, exakte Datenstücke innerhalb strukturierter oder unstrukturierter Datensätze zu finden. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) kann extraktive KI menschliche Sprache verstehen, um bedeutungsvolle Informationen aus verschiedenen Formaten wie Textdokumenten, Bildern, Audiodateien und mehr zu extrahieren.

Im Kern fungiert extraktive KI als intelligenter Daten-Miner. Sie durchsucht große Mengen an Informationen, um relevante Ausschnitte zu finden, die mit einer Benutzeranfrage oder bestimmten Schlüsselwörtern übereinstimmen. Diese Fähigkeit macht extraktive KI unschätzbar für Aufgaben, die Genauigkeit, Transparenz und Kontrolle über die extrahierten Informationen erfordern. Sie stellt sicher, dass Nutzer präzise Antworten erhalten, die direkt aus vertrauenswürdigen Datenquellen stammen.

Wie funktioniert extraktive KI?

Extraktive KI arbeitet durch eine Kombination aus fortschrittlichen NLP-Techniken und maschinellen Lernalgorithmen. Der Prozess umfasst mehrere zentrale Schritte:

1. Datenaufnahme:
   • Das System akzeptiert verschiedene Datenformate, darunter Textdokumente, PDFs, E-Mails, Bilder und mehr.
   • Die Daten werden vorverarbeitet, um Formate zu standardisieren und für die Analyse vorzubereiten.
2. Tokenisierung:
   • Textdaten werden in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens (z. B. Wörter oder Phrasen), zerlegt.
   • Die Tokenisierung erleichtert die Analyse von Sprachstrukturen.
3. Part-of-Speech-Tagging:
   • Jeder Token wird mit seiner grammatischen Rolle (z. B. Substantiv, Verb, Adjektiv) versehen.
   • Dieser Schritt hilft beim Verständnis der syntaktischen Beziehungen zwischen den Wörtern.
4. Named Entity Recognition (NER):
   • Das System identifiziert und klassifiziert wichtige Entitäten im Text, wie Namen von Personen, Organisationen, Orte, Daten und Geldwerte.
   • NER ermöglicht die Extraktion spezifischer Informationen, die für die Anfrage relevant sind.
5. Semantische Analyse:
   • Das System interpretiert die Bedeutung und den Kontext von Wörtern und Sätzen.
   • Es versteht Synonyme, Antonyme und Kontextnuancen.
6. Anfrageverarbeitung:
   • Der Nutzer gibt eine Anfrage oder Schlüsselwörter ein, die die gewünschte Information spezifizieren.
   • Das System interpretiert die Anfrage, um die Suchparameter festzulegen.
7. Informationsbeschaffung:
   • Mithilfe von Indexierungs- und Suchalgorithmen durchsucht das System die Daten nach Übereinstimmungen mit der Anfrage.
   • Relevante Datenfragmente werden identifiziert und extrahiert.
8. Ergebnispräsentation:
   • Die extrahierten Informationen werden dem Nutzer in einem klaren und organisierten Format präsentiert.
   • Das System kann auch die Quelle oder den Kontext angeben, aus dem die Informationen extrahiert wurden.

Dieser systematische Ansatz ermöglicht es extraktiver KI, präzise und genaue Informationen direkt aus bestehenden Datenquellen bereitzustellen und so Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten.

Unterschied zwischen extraktiver KI und generativer KI

Das Verständnis des Unterschieds zwischen extraktiver KI und generativer KI ist entscheidend, um das passende Werkzeug für spezifische Anwendungen auszuwählen.

Obwohl beide Technologien KI und NLP nutzen, liegt der Fokus der extraktiven KI auf Genauigkeit und Abruf, während die generative KI Kreativität und die Erzeugung neuer Inhalte betont.

Beispiel 1: Rechnungsextraktion

Ein Unternehmen verarbeitet täglich über 1.000 Rechnungen von verschiedenen Lieferanten, jeweils mit eigenen Formaten. Die manuelle Eingabe von Rechnungsdaten ist arbeitsintensiv und fehleranfällig.

• Automatisierung der Dateneingabe:
  Das System extrahiert automatisch wesentliche Rechnungsdetails wie Lieferantenname, Rechnungsdatum, Beträge und Positionen.
• Erhalt von Tabellenstrukturen:
  Die Tabellenformate der Rechnungen bleiben erhalten, was die Datenintegrität sicherstellt.
• Kategorisierung:
  Die extrahierten Daten werden in Kategorien wie allgemeine Informationen, Lieferantendetails und Positionen organisiert.

Vorteile:

• Genauigkeit: Erreicht eine Datenextraktionsgenauigkeit von bis zu 99 %.
• Effizienz: Reduziert die Bearbeitungszeit erheblich.
• Kosteneinsparungen: Senkt die Betriebskosten durch weniger manuelle Dateneingabe.

Beispiel 2: Analyse juristischer Dokumente mit extraktiver KI

Eine Anwaltskanzlei muss tausende Verträge überprüfen, um Klauseln zu Vertraulichkeit und Wettbewerbsverbot zu identifizieren. Mit extraktiver KI:

• Klauselidentifikation:
  Das KI-System durchsucht Verträge, um Klauseln zu Vertraulichkeit und Wettbewerbsverbot zu extrahieren.
• Risikobewertung:
  Markiert Klauseln, die Compliance-Risiken bergen oder mit bestehenden Vereinbarungen kollidieren könnten.
• Erstellung von Zusammenfassungen:
  Liefert Zusammenfassungen der wichtigsten vertraglichen Verpflichtungen für eine schnelle Übersicht.

Vorteile:

• Zeitersparnis: Reduziert den manuellen Prüfaufwand der Anwälte.
• Verbesserte Genauigkeit: Minimiert das Risiko, kritische Klauseln zu übersehen.
• Bessere Compliance: Unterstützt die Einhaltung rechtlicher und regulatorischer Standards.

Beispiel 3: Verbesserung des Kundensupports

Ein Technologieunternehmen möchte das Kundensupport-Erlebnis verbessern. Durch den Einsatz extraktiver KI:

• Nutzung der Wissensdatenbank:
  Extrahiert Antworten aus einem umfangreichen Bestand an Support-Dokumenten.
• Schnelle Reaktionen:
  Liefert Kunden sofort präzise Antworten auf ihre Anfragen.
• Agentenunterstützung:
  Versorgt Support-Mitarbeiter während Interaktionen mit relevanten Informationen.

Vorteile:

• Höhere Kundenzufriedenheit: Schnellere Problemlösung.
• Weniger Arbeitsaufwand: Verringert die Anzahl der Supportanfragen, die menschliches Eingreifen erfordern.
• Konsistente Supportqualität: Stellt genaue und einheitliche Antworten sicher.

Forschung zu extraktiver KI

1. DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications
   Veröffentlicht: 2024-09-12
   Autoren: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Diese Arbeit diskutiert die Effizienz des Einsatzes von Edge-KI-Modellen in realen Szenarien, die von großen cloudbasierten KI-Modellen verwaltet werden. Sie hebt die Herausforderungen bei der Anpassung von Edge-KI-Modellen für benutzerspezifische Anwendungen und die potenziellen rechtlichen Probleme durch unsachgemäßes lokales Training hervor. Um diese Herausforderungen zu lösen, schlagen die Autoren das „DiReDi“-Framework vor, das Wissensdistillation und Reverse Distillation umfasst. Das Framework ermöglicht es, Edge-KI-Modelle anhand benutzerbezogener Daten zu aktualisieren und dabei die Privatsphäre zu wahren. Die Simulationsergebnisse der Studie zeigen, wie das Framework Edge-KI-Modelle durch die Integration von Wissen aus realen Benutzerszenarien verbessern kann.
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2. An open-source framework for data-driven trajectory extraction from AIS data — the $α$-method
   Veröffentlicht: 2024-08-23
   Autoren: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Diese Forschung stellt ein Framework zur Extraktion von Schiffstrajektorien aus AIS-Daten vor, was für die maritime Sicherheit und Lagebildgewinnung entscheidend ist. Die Arbeit beschäftigt sich mit technischen Ungenauigkeiten und Qualitätsproblemen in AIS-Nachrichten, indem sie ein manövrierfähigkeitsabhängiges, datengetriebenes Framework vorschlägt. Das Framework dekodiert, konstruiert und bewertet Trajektorien effektiv und verbessert so die Transparenz im AIS-Daten-Mining. Die Autoren liefern eine Open-Source-Python-Implementierung und zeigen deren Robustheit bei der Extraktion sauberer und unterbrechungsfreier Trajektorien für weitere Analysen.
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3. Bringing AI Participation Down to Scale: A Comment on Open AIs Democratic Inputs to AI Project
   Veröffentlicht: 2024-07-16
   Autoren: David Moats, Chandrima Ganguly
   Dieser Kommentar bewertet das Democratic Inputs-Programm von Open AI, das Projekte zur Förderung der öffentlichen Beteiligung an generativer KI finanziert. Die Autoren kritisieren die Annahmen des Programms, wie die Generalität von LLMs und die Gleichsetzung von Beteiligung mit Demokratie. Sie plädieren für eine KI-Beteiligung, die sich auf spezifische Gemeinschaften und konkrete Probleme konzentriert, sodass diese auch ein Interesse am Ergebnis haben, einschließlich Daten- oder Modellbesitz. Die Arbeit betont die Notwendigkeit demokratischer Teilhabe an KI-Entwurfsprozessen.
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4. Information Extraction from Unstructured data using Augmented-AI and Computer Vision
   Veröffentlicht: 2023-12-15
   Autor: Aditya Parikh
   Diese Arbeit untersucht den Prozess der Informationsextraktion (IE) aus unstrukturierten und nicht gekennzeichneten Daten mithilfe von Augmented AI und Computer Vision. Sie hebt die Herausforderungen im Zusammenhang mit unstrukturierten Daten und die Notwendigkeit effizienter IE-Methoden hervor. Die Studie zeigt, wie Augmented AI und Computer Vision die Genauigkeit der Informationsextraktion verbessern und so Entscheidungsprozesse unterstützen können. Die Forschung liefert Einblicke in potenzielle Anwendungen dieser Technologien in verschiedenen Bereichen.
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