Einleitung in die Sprachmodelle
Betrachtet man den Ursprung von KI-Systemen und den Aufbau der meisten Künstlichen Intelligenz-Modelle wie z. B. ChatGPT, stellt sich meist heraus, dass all diese Modelle in ihrem Aufbau ähnlich sind. Und zwar handelt es sich bei den meisten dieser Modelle um Large Language Modelle (große Sprachverarbeitungsmodelle). Die Fähigkeit dieser Modelle ist es, durch mathematische Vorhersagen einen Text auf Basis einer Texteingabe auszugeben.
Das Problem mit großen Sprachmodellen
Das Problem an großen Sprachmodellen, kurz LLMs, geht hervor, dass sie eben nur Text verarbeiten können. Dies macht es grundsätzlich nicht möglich, mit externen Dateien zu arbeiten oder diese einzulesen. Hier kommt nun die Verarbeitung von Dokumenten ins Spiel: Nahezu alle Systeme extrahieren bestehenden Text aus Bildern, PDFs und Word-Dokumenten, um diese an das LLM effizient weiterzugeben.
Welche Probleme entstehen bei der Dokumentenverarbeitung
Das Problem an der Extraction der meisten Dokumente ist sehr einfach und dies ist das hohe Aufkommen an Dateiformaten und die weitgehend abweichende Struktur. KI-Systeme können durch einfache Textextraktion nicht erkennen, in welchem Dokument z. B. eine Tabelle liegt und somit den Zusammenhang von Dokumenten nicht bilden. Dies sorgt für hohe Fehleranfälligkeit und Falschinformationen in KI-Systemen. Gerade bei großen Datenmengen und Datenanalysen ist es für Unternehmen besonders wichtig, dass die Daten immer lesbar sind und die Fehlerquote möglichst gering ausfällt.
Wie löse ich diese Probleme?
Die Lösung des Problems ist einfach: Dokumente müssen anders verarbeitet und bereitgestellt werden. Die meisten großen KI-Systeme haben bereits eine gute Dokumentenverarbeitung integriert, jedoch ist dies meist die Hürde an offenen, lokalen und privaten Systemen. Diese bieten meist nur eine sehr schlechte Datenverarbeitung und somit entstehen schlechte Ergebnisse.
Um ein effizientes/robustes System zu erstellen, braucht es weitere Hilfe. Hier gibt es eine große Anzahl an Tools, welche helfen, eine exzellente Dokumentenverarbeitung direkt in Ihre Anwendung zu integrieren. Als Beispiel verwenden wir Docling, ein freies Framework zur Datenverarbeitung, welches von IBM entwickelt wurde. Docling hat die Möglichkeit, Dokumente inkl. Tabellen und Struktur für ein großes Sprachmodell in reinen Text umzuwandeln. Ein Beispiel für die Extraktion stellt folgende PDF-Rechnung dar:
Eine konventionelle Extraktion verwendet oft reines Kopieren der Texte aus Dokumenten, entsprechend würden die Daten für das LLM wie folgt dargestellt werden.
Extraktions-Frameworks wie Docling extrahieren jedoch die genannte Rechnung in folgendes Beispiel:
Was ist an dem Beispiel nun besser?
Professionelle Frameworks extrahieren nicht nur den Text, sondern klassifizieren ihn auch und geben wichtige Informationen, berücksichtigt in Markdown, aus und transformieren Tabellen, so dass LLMs auch große und komplexe Dateien verstehen können und die Fehlerquote in komplexen Unternehmensumgebungen verringert wird.
Zusammenfassung
Oft sind LLMs nicht der Fehler für schlechte Antworten. Gerade in kleinen und privaten KI-Systemen steigen Fehlerquoten oft rasant an. In den meisten Fällen liegt es an der falschen Verarbeitung von Dokumenten. Durch professionelle Frameworks und eine gut durchdachte Implementierung dieser Frameworks können Fehler vermieden werden und Haltbarkeit von KI-Systemen kann gewährleistet werden, denn die Qualität eines KI-Systems hängt immer mit dem verbundenen Kontext ab, auf den das System Zugriff hat.
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