Mit der zunehmenden Nutzung von Large Language Models (LLMs) in der Industrie gewinnen Vertrauen, Transparenz und Datensouveränität zunehmend an Bedeutung.
Im Rahmen des Projekts TrustInLLM präsentiert der Bereich Area Analytics mit AERIALL ein robustes, RAG-basiertes Framework für vertrauenswürdige KI-Anwendungen.
AERIALL: Vertrauen in industrielle LLM-Anwendungen schaffen
AERIALL ist ein Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework, das auf einem lokal gehosteten LLM basiert. Diese Architektur ermöglicht es Unternehmen, die volle Kontrolle über sensible Daten zu behalten und gleichzeitig von modernen KI-Technologien zu profitieren.
Durch das Hochladen domänenspezifischer Dokumente kann die Wissensbasis gezielt erweitert werden. Nutzer:innen erhalten so die Möglichkeit, hochspezialisierte Inhalte abzufragen und kontextbezogene, präzise Antworten zu erhalten.
Transparenz und Erklärbarkeit als zentrale Prinzipien
Ein zentrales Merkmal von AERIALL ist der Fokus auf Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit:
- KI-generierte Antworten enthalten direkte Verweise auf relevante Dokumentenabschnitte
- Ein integrierter Source Viewer visualisiert die verwendeten Inhalte im Originaldokument
- Confidence Scores geben Einblick in die Verlässlichkeit der generierten Antworten
Dadurch wird sichergestellt, dass Nutzer:innen die Ergebnisse verstehen, überprüfen und ihnen vertrauen können.
Multimodale und flexible Wissensintegration
Im Gegensatz zu klassischen RAG-Systemen unterstützt AERIALL eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen:
- Textdokumente (z. B. PDFs)
- Strukturierte Daten (z. B. Excel-Dateien)
- Code-Dateien und technische Dokumentationen
- Multimodale Inhalte wie Bilder, Tabellen und Diagramme
Diese Inhalte werden direkt in die generierten Antworten integriert und ermöglichen reichhaltigere und kontextsensitivere Interaktionen mit KI-Systemen.
Sicherheit und Datensouveränität
AERIALL legt besonderen Wert auf Sicherheit und Datenschutz:
- Lokal gehostete Modelle gewährleisten volle Datensouveränität
- Sensible und vertrauliche Informationen verbleiben innerhalb der Organisation
- Optimal geeignet für industrielle Anwendungen mit hohen Compliance-Anforderungen
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