Firemind half Foxintelligence bei der effizienten Verarbeitung unstrukturierter Daten, insbesondere der E-Mail-Kommunikation mit Kunden, und der Gewinnung von Erkenntnissen daraus. Foxintelligence, ein innovatives Unternehmen, das schnell in die Welt der KI und des maschinellen Lernens vordringt, verfügte über eine interne Innovationsabteilung, die das Potenzial dieser Technologien untersuchte, um ihre Abläufe zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Firemind schlug eine umfassendes Proof-of-Concept vor, welches verschiedene AWS-Dienste nutzt, um ein skalierbares, serverloses System zu schaffen. Der erste Schritt bestand darin, eine robuste Pipeline für die Data Ingestion einzurichten, die alle Textdokumente, einschließlich unstrukturierter Daten, verarbeiten konnte. Dies wurde durch die Nutzung von Amazon S3 erreicht, um die hochgeladenen Dokumente, wie z.B. Kunden-E-Mails, aufzunehmen und zu speichern.

Um eine intelligente semantische Suche zu ermöglichen, implementierte Firemind Amazon Kendra, mit dem das große Sprachmodell effizient die relevantesten Dokumente aus dem Datenspeicher abrufen konnte. Dies war eine entscheidende Komponente, da sie die Grundlage für den Chain-of-Thought-Reasoning-Prozess bildete, der das Herzstück der Lösung war.

Die Benutzeroberfläche wurde mit React entwickelt und auf Amazon S3 gehostet, wobei die Inhalte über CloudFront bereitgestellt wurden. Dieses Frontend wurde mit AWS WAF gesichert und in Amazon Cognito integriert, um sicherzustellen, dass nur authentifizierte Benutzer auf das System zugreifen können. Die Benutzeroberfläche bot eine Eingabemöglichkeit von Prompts, die es dem Team von Foxintelligence ermöglichte, Abfragen einfach einzugeben und Antworten aus dem umfangreichen Sprachmodell abzurufen.

Das Herzstück der Lösung war das Claude V2-Modells, das auf Amazon Bedrock gehostet wird. Dieses leistungsstarke große Sprachmodell wurde genutzt, um die von der semantischen Suche abgerufenen Daten zu analysieren und kontextbezogene Antworten auf die Benutzeranfragen zu geben. Die Kombination aus den Suchfunktionen von Kendra und den Schlussfolgerungsfähigkeiten des LLM ermöglichte es dem Team von Foxintelligence, wertvolle Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen, manuelle Aufgaben zu automatisieren und sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.

Das gesamte System wurde mit einer serverless Architecture entwickelt, die AWS Lambda und Amazon API Gateway für die Backend-Verarbeitung und API-Anfragen nutzt. Dieser Ansatz gewährleistete Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Wartungsfreundlichkeit und entsprach dem Commitment von Firemind für AWS Best Practices und Methoden.

Mit diesem Proof-of-Concept demonstrierte Firemind, wie Foxintelligence die Leistung von Generativer KI und AWS-Services nutzen konnte, um seine internen Abläufe zu optimieren und sein Geschäft zu skalieren, ohne die Zahl seiner Vollzeitmitarbeiter erhöhen zu müssen. Die Lösung bot eine flexible und sichere Plattform, die das Team von Foxintelligence in die Lage versetzte, Erkenntnisse zu gewinnen und manuelle Aufgaben zu automatisieren, was letztlich zu mehr Effizienz und Produktivität im Unternehmen führte.