Empolis geht beim Einsatz von AI für digitales Wissensmanagement einen entscheidenden Schritt weiter. Wir setzen auf die einzigartige Kombination zahlreicher bewährter und neuer AI-Verfahren, wie intelligente Suchverfahren, Entscheidungsbäume. Knowledge Graphen und natürlich Generative AI und LLMs.
Unsere Produkte sind dort, wo Anwender sie gerade brauchen – optimal in Ihre Prozesse integriert.
AI-basiertes Wissensmanagement ist längst ein Muss für erfolgreiche Unternehmen. In Zeiten gewachsener Strukturen und Datensilos ist ein zentraler, unternehmensweiter Informationszugriff von elementarer Bedeutung für die Bewältigung von komplexen Aufgaben und Prozessen.
Unsere Knowledge-Graph-Technologie erfasst und prüft komplexe Zusammenhänge zwischen Daten. Auf dieser gesicherten Grundlage können sie automatisierte Prozesse starten.
Unser Knowledge Graph lässt sich vollständig grafisch konfigurieren und bietet dabei alle Möglichkeiten der Modellierung von Property Graphen. Außerdem generiert er als Low-Code-Plattform aus dem Modell auch visuelle Oberflächen und integrierbare REST-APIs. Nebenbei verfügt er über ein patentiertes Rechtemanagement, das so granular ist, dass der Knowledge Graph auch bei Sicherheitsbehörden als beherrschbare AI-Technologie zugelassen ist.
AI braucht Wissen, denn Daten allein beantworten nur einen kleinen Teil der Fragen, die Nutzer an sie stellen. Unsere Insight Engine spielt ihre Stärke vor allem dann aus, wenn strukturierte Informationen aus unstrukturierten Texten gewonnen werden sollen.
Dazu nutzt sie die ganze Bandbreite der Computerlinguistik und eine Vielzahl intelligenter symbolischer und semantischer Suchverfahren sowie Verfahren zur Mustererkennung – und das in mehr als 30 Sprachen.
AI muss bedienbar und kontrollierbar sein. Generative AI erstellt neue Inhalte und vereinfacht die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. LLMs bieten die einfachste
Schnittstelle zur Bedienung von Maschinen: die Sprache. Deshalb haben wir unsere Plattform so gestaltet, dass wir viele verschiedene Sprachmodelle einsetzen können, sowohl in der Cloud als auch On-Premise.