DAPHY®
Hybride KI-Technologie der CONTEXTSUITE
DAPHY® (Data-driven Prompting with Hybrid AI) ist ein innovativer Ansatz zur Minimierung von KI-Halluzinationen, der sich fundamental von herkömmlichen Large Language Models (LLMs) unterscheidet. Die zum Patent angemeldete Technologie kombiniert analytische und generative KI-Ansätze, um die inhärenten Schwächen klassischer LLMs zu überwinden.
Anders als klassische KI-Lösungen verbindet DAPHY® die analytische Präzision spezialisierter KI mit der Ausdruckskraft generativer Modelle und schafft so kontrollierbare, nachvollziehbare und leistungsfähige Antworten – auf Zahlen- wie Analysefragen gleichermaßen.
Hybride KI: Die schönste Verbindung überhaupt
DAPHY® auf einen Blick
DAPHY® arbeitet mit einer hybriden KI-Architektur. Diese nutzt zuerst analytische KI, um relevante Unternehmensdaten – strukturiert und unstrukturiert – aufzubereiten, zu bereinigen und zu klassifizieren.
Die Ergebnisse werden dann generativen KI-Modellen (LLMs) zur natürlichen, verständlichen Synthese und Erklärung bereitgestellt.
Wie funktioniert DAPHY®?
01
Kontext erfassen
Was passiert?
Anfrage in natürlicher Sprache wird semantisch verstanden.
Ergebnis
Erforderliche Datendomänen zur Beantwortung werden bestimmt.
02
Daten selektieren
Was passiert?
ContextSuite liefert bereits strukturierte Datensätze.
Ergebnis
Nur relevante Felder und Dokumente werden geladen.
03
Analytische Verarbeitung
Was passiert?
Zahlen werden berechnet, Muster erkannt, Entitäten verknüpft.
Ergebnis
Präzise quantitative Informationen.
04
Data-Driven-Prompting
Was passiert?
DAPHY® baut daraus einen Prompt inklusive Fakten-Snippet (Daten).
Ergebnis
Das generative Modell erhält den gesicherten Kontext.
05
Generative Antwort
Was passiert?
Das LLM erstellt eine verständliche, begründete Antwort.
Ergebnis
Präzise Antwort kombiniert je nach Aufgabe Zahlen, Grafikhinweise, Bewertung & Empfehlung.
06
Quellenbelege
Was passiert?
Verweis auf Datensätze oder Dokumente.
Ergebnis
Vollständige Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit.
DAPHY® promptet für Sie:
Data-Driven Prompting -
Die Revolution der KI-Steuerung
Statt auf statische Prompt-Templates zu setzen, generiert die DAPHY®-Technologie Prompts in Echtzeit, basierend auf den relevanten Unternehmensdaten und passt die Prompts präzise an den jeweiligen Kontext an.
Was sind Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen?
- Wegfall des aufwendigen manuellen Prompt-Engineerings
- Konsistente, reproduzierbare Ergebnisse
- Automatische Anpassung an verschiedene Datentypen und Fragestellungen
- Präzise Kontextualisierung durch strukturierte Datengrundlagen
Was heißt "strukturierte Datengrundlagen"?
DAPHY® arbeitet mit strukturierten Daten, die aus den Rohdaten und Informationen eines Unternehmens gewonnen werden.
Diese werden intelligent aufbereitet und zur gezielten Steuerung generativer KI-Modelle verwendet, was eine präzise Kontextualisierung und Minimierung von Halluzinationen ermöglicht.
Sorgt für Minimierung von
KI-Halluzinationen durch Datengrounding
Was bedeutet "Datengrounding"?
Im Gegensatz zu herkömmlichen Large Language Models (LLMs), die häufig unter Halluzinationen leiden, nutzt DAPHY® Live-Datengrounding.
Nur aktuelle Unternehmensdaten werden als Kontext für Antworten herangezogen, wodurch das Risiko von Halluzinationen durch veraltete oder fehlende Informationen minimiert wird.
Jede Antwort wird zudem mit präzisen Quellenangaben aus den ursprünglichen Datenbeständen belegt, wodurch alle Aussagen sofort verifizierbar sind. Dies schafft die für Unternehmen essenzielle Transparenz und Nachvollziehbarkeit.
Wie können dadurch Halluzinationen reduziert werden?
Da DAPHY® ausschließlich mit strukturierten, aktuellen Unternehmensdaten arbeitet und nicht auf potenziell veralteten Trainingsdaten, minimiert es das Risiko von KI-generierten Fehlinformationen erheblich.
Die Ergebnisse sind durch Rückbezug auf die Quellen überprüfbar und audit-fähig.
Ermöglicht eine einzigartige Verbindung quantitativer und qualitativer Analysen
DAPHY® ermöglicht es Anwendungen der ContextSuite, sowohl quantitative als auch qualitative Fragen in einer einzigen Interaktion zu beantworten.
Diese Fähigkeit unterscheidet die Plattform fundamental von herkömmlichen Business-Intelligence-Tools oder reinen ChatGPT-ähnlichen Lösungen.
Komplexe Analysen: Quantitative und qualitative Daten kombiniert
Frage: "Wo laufen in den nächsten 6 Monaten die meisten Verträge aus?” Diese scheinbar einfache Frage erfordert eine komplexe Analyse, die DAPHY® in mehreren Schritten bewältigt:
01
Sachverhaltsverständnis
Die KI interpretiert den Kontext und identifiziert relevante Vertragsarten (Mitarbeiter-, Kunden-, Miet-, Lieferanten- oder Dienstleistungsverträge, o.ä.)
02
Quantitative Datensuche
a. Bestandsverträgen mit Ablaufdaten
b. Getätigten Kündigungen samt Fristen
c. Geografischen und organisatorischen Bereichen
d. Zeitlichen Parametern (6-Monats-Zeitspanne)
03
Qualitative Bewertung
Kontextualisierung der Ergebnisse mit Hintergrundinformationen über:
- Vertragsarten und deren Bedeutung
- Geschäftliche Auswirkungen
- Handlungsempfehlungen
04
Kombinierte Antwort
Präzise Zahlen kombiniert mit erklärendem Kontext und strategischen Einschätzungen
Intelligente Aufgabenverteilung
Ressourcenschonende und nachhaltige KI-Architektur
Effiziente Modellnutzung
Energieeffiziente Verarbeitung
DAPHY® vs. Klassische LLMs
| Kriterium | Klassische LLM Lösung | CONTEXTSUITE Anwendungen mit DAPHY® |
|---|---|---|
| Prompt-Aufwand | manuell, iterativ | automatisch, datengetrieben |
| Energiebedarf | hoch | bis zu 80 % reduziert durch hybride Architektur |
| Halluzinationsrate | hoch (bis zu 88 % in Fachbereichen) | gering durch Datengrounding |
| Verifizierbarkeit | bedingt | jederzeit durch Quellenrückgriff |
| Qualitative Bewertungen | oberflächlich | kontextbasiert und nachvollziehbar |
| Datengrundlage | statische Trainingsdaten | live-Unternehmensdaten |
| Zahlengenauigkeit | eingeschränkt und oft unzuverlässig | präzise und analytisch verifiziert |
| Quellenangaben | keine oder unzuverlässig | vollständig belegbar |