scieneers GmbH

Dieser November ist ein besonderer Monat für uns, denn wir durften gleich drei neue scieneers willkommen heißen 🎉. Mit Richard Naab, Mats Faulborn und Felix Vogl bauen wir unsere Kompetenz insbesondere im Bereich großer Sprachmodelle weiter aus und wachsen - nachhaltig und als Team 🌱 Wir legen Wert auf ein offenes und persönliches Arbeitsklima - intern und mit unseren Kunden. Deshalb stellen wir uns auf unserer Website gerne vor. Das haben neben Richard, Mats und Felix auch alle anderen Mitarbeiter:innen getan. Schaut doch mal vorbei: https://lnkd.in/eizW8WTs

 LLMs & RAG zur Lernunterstützung: Der Chatbot, der das Lernen an Universitäten revolutioniert! 🤖 In unserem heutigen digitalen Zeitalter müssen Lernprozesse optimiert und individuell angepasst werden. Für Studierende sind komplexe Texte und anspruchsvolle Fachfragen oft Teil des Lernalltags. Genau hier kann der Einsatz von RAG (Retrieval Augmented Generation) -Technologien in einem KI-Chatbot eine vielversprechende Lösung zur Unterstützung des Lernprozesses bieten. Zusammen mit dem Rechenzentrum und der Juristenfakultät der Universität Leipzig durften wir scieeners ein Pilotprojekt für genau diesen Zweck entwickeln! Die Kombination von LLMs und RAG kann Studierenden viele verschiedene Vorteile bringen: - Personalisierte Lernunterstützung - Antworten auf Fachfragen aus Skripten, Vorlesungsfolien und Falllösungen - Flexibler Zugriff auf Lernmaterialien über die Anbindung des Chatbots an ein LMS (Learning Management System), wie zB. Moodle oder Ilias  Auch Lehrende profitieren von dieser Technologie. Sie kann sie dabei unterstützen, z.B. Aufgaben zu erstellen, Lehrveranstaltungen zu planen und Forschungsanträge zu schreiben. Die Vorteile auf einen Blick: 1. Präziser Zugriff auf relevante Inhalte: Mit einer Kombination aus Vektor- und Volltextsuche bekommt man gezielte Antworten auf Fragen, die sich auf Lerninhalte eines spezifischen Fachs beziehen. 2. Transparente Kostenkontrolle: Monatliche Token-Budgets sorgen für eine klare Übersicht, besonders für Studierende. 3. Einfache Integration: Der kann über LTI (Learning Tools Interoperability)-Standards problemlos in das LMS der Wahl eingebunden werden und arbeitet datenschutzkonform. Unser Pilotprojekt an der Universität Leipzig zeigt, wie Azure AI eingesetzt werden kann, um Studierenden flexible und gezielte Lernhilfe zu bieten. Lernmaterialien wie Skripte, Vorlesungsfolien und Übungsfälle wurden über den Chatbot leicht verfügbar und abfragbar gemacht.  Mithilfe von RAG ist die Zukunft des Lernens personalisierbar, skalierbar & jederzeit verfügbar 🎓

Die Teilnahme an Konferenzen und der freie Austausch von Wissen gehören zu unserer DNA. Unser jüngster Workshop in Indien war jedoch eine außergewöhnliche Erfahrung 🇮🇳 Martin Danner hatte das Privileg, an einem hochinnovativen Workshop teilzunehmen, der von der RWTH Aachen University, dem Forschungszentrum Jülich und dem Council for Scientific and Industrial Research (CSIR) in Indien auf dem CSIR-IGIB’s South Campus in New Delhi organisiert wurde. Der Workshop mit dem Titel “Applications of AI and Data-Driven Approaches in Structural Biology” konzentrierte sich auf die Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz und Strukturbiologie. Angesichts des kürzlich verliehenen Nobelpreises in Chemie für computergestütztes Proteindesign und die Vorhersage von Proteinstrukturen ist dies ein äußerst spannendes Thema. In einer Hands-on Session gab Martin Einblicke in die Anwendung und Implementierung von State-of-the-Art-Modellen. Er demonstrierte, wie ESMFold und auf Graph Neural Networks basierende Architekturen zur Verbesserung der klinischen Diagnostik in der Genommedizin eingesetzt werden können. Die Teilnehmer konnten sogar ihre eigenen Modelle auf der bereitgestellten Cloud-Infrastruktur trainieren und die Pathogenität von monogenetischen Varianten vorhersagen. Ein Blogbeitrag zu diesem Thema folgt in Kürze.

Mit #StaatKlar unterstützen wir Bürger:innen dabei, bürokratische Hürden bei der Beantragung staatlicher Unterstützung zu überwinden - und durften das Projekt auf dem #DigitalGipfel der Bundesregierung präsentieren. Auf dem Digital-Gipfel 2024 in Frankfurt am Main kamen Expert:innen aus Politik, Wirtschaft, Forschung und Zivilgesellschaft zusammen, um über die digitale Transformation in Deutschland zu diskutieren. Teil der Veranstaltung war das Event "Pitch & Connect", bei dem 12 innovative KI-Projekte vorgestellt wurden, die sich mit gesellschaftlichen Herausforderungen wie Partizipation, Desinformation und Datenschutz beschäftigen. StaatKlar war eines dieser 12 vorgestellten Projekte. Konkret ist StaatKlar ein Chat-Assistent, der Fragen rund um staatliche Leistungen beantworten kann. Dazu wurden verschiedene vertrauenswürdige Quellen über RAG mit einem LLM verbunden, so dass Bürger:innen ihre eigenen Fragen stellen können und eine individuelle Antwort erhalten. Mehr Infos, den kompletten Pitch und ein Demo-Video gibt es im Blogpost ( 👇  im ersten Kommentar). Vielen Dank an Civic Coding – Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl und den #DigitalGipfel für die Gelegenheit. Und natürlich ein dickes Dank an Lena Trautmann, Alexandra Wörner und Florence Lopez für die tolle Arbeit.

Wissenstransfer im Unternehmen: VideoRAG als innovative Lösung 🎥 Wissenstransfer ist eine zentrale Herausforderung in vielen Unternehmen, besonders wenn es darum geht, das implizite Wissen erfahrener Mitarbeiter an die jüngeren Generationen weiterzugeben. In unserem neuesten Blogbeitrag beleuchtet Arne Grobrügge, wie VideoRAG - eine Kombination aus multimodaler KI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) - diesen Prozess revolutionieren kann. 📌 Wesentliche Punkte: 📊 Herausforderung des Wissenstransfers: Viele Unternehmen haben umfangreiche Daten, doch die effektive Verwaltung und Zugänglichmachung ist oft schwierig. 🤖 Generative KI und LLMs: Diese Technologien verarbeiten unstrukturierte Daten und erleichtern den Wissenstransfer durch Chatbots. 📖 RAG für Textdaten: RAG zerlegt Unternehmensdaten in kleine, abfragbare Einheiten, was die Interaktion vereinfacht. 📽️ Besonderheiten bei Videodaten: Die Umwandlung von Videos in strukturierte Informationen erfordert spezielle Prozesse, um die relevanten Inhalte zu extrahieren. 🎞️ Multimodale Modelle: Technologien wie GPT-4 können sowohl Text als auch Bilder verarbeiten, um umfassende Videobeschreibungen zu erstellen. 📋 Praktische Tipps: 🖼️ Das CO-STAR Framework ermöglicht effektives und strukturiertes Prompt Engineering. ✅ Relevanzprüfungen helfen Halluzinationen in LLM-Antworten zu vermeiden. 🎯 Durch die Integration von branchenspezifische Terminologie in Speech-to-Text-Modelle kann die Transkriptionsgenauigkeit verbessert werden. Weitere Infos über die Funktionsweise von VideoRAG und dessen Potenzial in unserem Blog: https://lnkd.in/dxpMUuuf #RAG #GenerativeAI

Die Data Factory hat ihre Koffer gepackt 📦 Nun ist sie in ein neues Zuhause umgezogen: Microsoft Fabric. Stefan Kirner hat auf der #SQLKonferenz und bei den #SQLDays über diesen Umzug berichtet: Über die guten, die schlechten und die hässlichen Seiten!    🌞 Die guten Seiten – Die Data Factory entwickelt sich weiter, bietet erweiterte Features und ist besser in das Gesamtsystem integriert. – Das Software-as-a-Service Modell und ein berechenbares Preismodell erleichtern gerade Neulingen den Einstieg. – Viel des bereits vorhandenen technischen Know-hows und Methodenwissens rund um die Azure Data Factory ist weiterhin anwendbar. – Die Migration von bestehenden Data Engineering Projekten ist in den meisten Fällen problemlos möglich.   🌚 Die schlechte Seiten – Für sehr kleine Projekte ist die Data Factory in Fabric nicht effizient einsetzbar. – Spark Notebooks sind in den kleinsten verfügbaren Kapazitäten nicht wirklich nutzbar.   🌀 Die hässliche Seite  – Es mangelt noch immer an Unterstützung für Git und Deployment Pipelines für Data Flows der zweiten Generation. – Es existieren viele GUI Bugs und die Stabilität lässt zu wünschen übrig. – Die noch eingeschränkte Anzahl von Datenquellen bei der Copy Activity führt zu Verwirrung.   Vielen Dank an datamonster.io und ppedv AG für die tollen Veranstaltungen!

Nächste Woche dürfen Lena Trautmann, Florence Lopez und ich 𝗦𝘁𝗮𝗮𝘁𝗞𝗹𝗮𝗿, einen digitalen Assistenten für Fragen rund um staatliche Unterstützungsleistungen, auf dem #DigitalGipfel vorstellen! Ich freue mich sehr auf das Event sowie tolle und spannende Gespräche mit engagierten Menschen, die die digitale Transformation in Deutschland gestalten und vorantreiben wollen 🙌🏼

API-Connections sind ein zentraler Bestandteil von Azure Logic Apps, da sie die Integration mit externen Diensten und Datenquellen ermöglichen. In seinem Blogbeitrag beleuchtet Maximilian Leist die Herausforderungen, die bei der Verwaltung dieser Verbindungen auftreten können, und bietet praktische Lösungen an: * API-Connections sind eigenständige Azure-Ressourcen, die innerhalb einer Logic App erstellt werden. * Die Benennung von API-Connections kann zu Verwirrung führen, insbesondere wenn mehrere Verbindungen desselben Typs existieren. * Aktuell können API-Connections im Azure Portal nicht umbenannt werden; stattdessen müssen sie über ARM-Templates neu bereitgestellt werden. * Die Strukturierung von API-Connections ist entscheidend für eine bessere Integration in CI/CD-Prozesse. Im Blog-Beitrag findet ihr außerdem eine Methode zur Automatisierung der Bereitstellung von API-Connections mithilfe von PowerShell-Skripten, um manuelle Fehler zu reduzieren: https://lnkd.in/e-_8ktnQ #Azure #LogicApps #DevOps

Letzte Woche durfte ich mal wieder auf der #data2day sprechen. Jetzt habe ich meine Konferenzeindrücke und eine kleine Zusammenfassung meines Vortrages mit Moritz Glauner niedergeschrieben. Im Beitrag findet ihr auch die Folien zu unserem Vortrag "Datensilos Verbinden mittels Multi-Agenten-System". Ihr erfahrt: - Wo die Parallelen zwischen klassischer Software-Entwicklung und dem Bau von LLM-Applikationen liegen - Warum sich mit #LangGraph deutlich stabilere Multi-Agenten-Systeme bauen lassen als mit #Autogen - Welche anderen Vorträge mir ansonsten gut gefallen haben (Dr. Sarah Henni, Dr. Larysa Visengeriyeva) https://lnkd.in/emWhk8sD