Dienstag, 6. Mai 2025 | 16:30 Uhr | ca. 60 Minuten
FreebieWebinar | Show & Tell
Fit für den Chatbot: Bessere Large Language Models mit der eigenen Doku
Heutige KI-Chatbots basieren auf Large Language Models (LLMs). LLMs sind sehr leistungsfähig und zeigen in vielen Szenarien hervorragende Leistungen. Wenn aber etwa Technische Redaktionen ihre eigenen Inhalte nutzen wollen, wird die Leistung eines LLMs schnell schlechter, die Enttäuschung größer.
Der Grund dafür: Das Large Language Model hat diese Inhalte bislang noch nicht gesehen. Die Lösung: Das Wissen eines LLMs kann durch Retrieval Augmented Generation (RAG) oder Training erweitert werden. Voraussetzung für gute Ergebnisse sind strukturierte Daten, z. B. aus einem Redaktionssystem.
Im Webinar zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Ihren Inhalten das Wissen von LLMs erweitern, wie darauf basierende KI-Chatbots auf die Inhalte zugreifen und wie Sie Ihre Inhalte richtig fit machen für den eigenen KI-Chatbot.
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Ihr Referent
Daniel Baldassare ist Computerlinguist und fasziniert von der Kombination aus Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz und besonders deren praktischem Einsatz. Er konzipiert und testet Szenarien, wie sich Natural Language Processing und KI-Sprachanwendungen in der Technischen Redaktion sinnvoll einsetzen lassen. Daneben beschäftigt er sich bei doctima hauptsächlich mit den Themen Workflows, Automation und Datenmigration in Contentmanagement-Systemen.
Wir nutzen für das Webinar den Anbieter Zoom. Sie erhalten nach der Registrierung und zusätzlich einen Tag vor dem Webinar eine Mail mit den Daten zum Webinar. Dort finden Sie den Link, mit denen Sie dem Webinar beitreten können. Sie können für die Teilnahme die Zoom-Applikation herunterladen oder über einen Browser teilnehmen (ohne Download). Neben PC oder Mac können Sie natürlich auch mit mobilen Endgeräten am Webinar teilnehmen.
Bitte beachten Sie: Das Webinar wird aufgezeichnet. Wenn Sie Bedenken wegen einer Übertragung Ihres Namens haben sollten, so nutzen Sie nicht den Chat und stellen Ihre Fragen anonym.