Wie aus Daten vernetztes Wissen wird
Mit semantischer Modellierung der klar:suite von Rohdaten zum Informationspool
Die rasant wachsenden Datenmengen und ihre Handhabbarkeit sowie ein gezielter Zugriff auf die relevante Information ist für Unternehmen eine zunehmende Herausforderung. Mehr lesen
natürlich
Datenmodell repräsentiert reale Welt
schnell am Ziel
relevantes Wissen im richtigen Kontext
einfach handhabbar
effiziente Pflege der smarten Daten
Mit semantischer KI nutzen Sie Ihren Content — Ihr Content ist es Wert
Inhaltliche Zusammenhänge werden explizit im Datenmodell festgelegt. So lassen sich mit Rechenpower und Genauigkeit eines Computers auch große Datenmengen vollständig inhaltlich erschließen. Damit Sie verlässlich wissen, was Sie wissen.
Freie Wissens-Modellierung
Kundendaten wie Verlags-Content, technischer Dokumentations-Content und Produktinformationen sind mit Verwaltungsinformationen, frei definierbaren Metadaten, deren Attributen und Werten zusammen in einem semantischen Netz modelliert.
Explizite Information
Die Datenobjekte zusammen mit ihren Merkmalen und Verknüpfungen werden so formal im semantischen Netz der klar:suite abgelegt, dass ein Computer die inhaltlichen Zusammenhänge versteht und verwerten kann. Die Information wird explizit.
Mehr als ein Knowledge Graph
Datenobjekte oder Entitäten im semantischen Netz sind Begriffe oder Konzepte, Text- und Dateifragmente, Excel-Elemente und vollständige Dateien. Mehr lesen
Natürlich repräsentiert
Im semantischen Datenmodell der klar:suite haben die Objekte und Verknüpfungen direkte Entsprechungen in der realen Welt. Mit dieser natürlichen Datenrepräsentation kann sowohl der Computer als auch der menschliche Nutzer etwas anfangen.
Das Wissensmodell im Wandel
Die Modellierung ist auch kundenseitig jederzeit bedarfsabhängig erweiter- und editierbar. Bei sich ändernden Bedingungen lassen sich jederzeit auch inhaltliche Zusammenhänge löschen: das System kann auch vergessen.
Wissensmodell effizient modellieren
Verschiedene Editoren erlauben in tabellarischen Baum-Ansichten und Graph-Ansichten die effiziente Bearbeitung und Introspektion des semantischen Netzes beschränkt auf bestimmte Typen, Ausschnitte und Aspekte.
Von Rohdaten zum Wissen
Über schrittweise, bedarfsgetriebene Anreicherung über semantische Auszeichnungen, Verlinkungen und z.B. dem Import externer Terminologien, Thesauri und Ontologien, die als Verknüpfungen zwischen Begriffen in das semantische Netz integriert werden, entsteht ein Computer-verwertbarer Wissensbestand.
LLMs in der klar:suite
Large Language Models wie ChatGPT bewältigen große Textmengen. Sie besitzen große sprachliche Fähigkeiten beim Zusammenfassen, Übersetzen und Umschreiben z.B. in einfache Sprache. In der klar:suite lassen sich LLMs einfach einbinden und zur „Vorprozessierung“ für die Anreicherung oder andere Anwendungen nutzen.
Belastbares Wissen
Effiziente Kontrollmöglichkeiten mit kontinuierlichen menschlichen Feedbackschleifen („Human in the loop”) ermöglichen ein schrittweises Validieren der Daten und den Aufbau eines semantisch belastbaren (Unternehmens-) Wissensnetzes, das nachvollziehbare und erklärbare Resultate liefert.
Smarte Daten
Strukturinformationen z.B. über Quellen oder Zusammengehörigkeit der Daten sind im semantischen Netz mit abgelegt, so dass Daten sich „smart“ lokal selbst verwalten und die Handhabung umfangreicher und derartig frei strukturierter Daten möglich wird. Mehr lesen
mitwachsende Anwendungsumgebung
Speziell designte modulare Komponenten, maßgeschneiderte Editoren und Ansichten zur Navigation und Exploration des Netzes, reiche semantische Suchmöglichkeiten sowie leistungsfähige Unterstützung bei Datenerstellung und -bearbeitung machen das semantische Netz zugänglich und für komplexeste Anwendungen produktiv.
