KI-Agenten & Automatisierung

Verarbeitung natürlicher Sprache

Pipelines, die Ihren Text in den Sprachen, in denen Sie arbeiten, klassifizieren, extrahieren, zusammenfassen und durchsuchen, mit gemessener Genauigkeit und menschlicher Prüfung dort, wo das Modell unsicher ist.

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Verwandeln Sie unstrukturierten Text in nutzbare Daten

E-Mails, Tickets, Verträge, Bewertungen und Transkripte enthalten Informationen, die Ihre Systeme nicht nutzen können, bis sie jemand liest. Wir erstellen NLP-Pipelines, die diesen Text klassifizieren, extrahieren, zusammenfassen und durchsuchen, unter Verwendung von Bibliotheken wie spaCy und Hugging Face Transformers, großen Sprachmodellen oder einer Mischung davon. Die Pipelines arbeiten in Englisch und anderen Sprachen, darunter Arabisch, Hebräisch und Bengali, werden an gelabelten Beispielen aus Ihren eigenen Daten gemessen und senden unsichere Fälle an Menschen, statt zu raten.

KI-gestütztes, von Experten validiertes NLP

Wie KI unterstützt

  • KI versieht Text vorab mit Labels für die Annotation; Ihre Fachexperten bestätigen oder korrigieren die Labels.
  • LLMs entwerfen Extraktions-Prompts und Testfälle, die mit trainierten Modellen anhand Ihrer Daten verglichen werden.
  • Coding-Agenten entwerfen Pipeline-Code, Connectors und Evaluationsskripte zur Prüfung durch Ingenieure.
  • KI gruppiert Fehler nach Typ und Sprache, um zu zeigen, wo die Pipeline Schwierigkeiten hat.

Was unsere Experten verantworten

  • Label-Definitionen und die Richtlinien, denen Annotatoren folgen
  • Das Modell oder der Prompt für jede Aufgabe, ausgewählt nach gemessener Qualität und Kosten
  • Konfidenzschwellen und welche Elemente zur menschlichen Prüfung gehen
  • Umgang mit personenbezogenen Daten: Schwärzung, Zugriff und Aufbewahrung

Wo jeder Ansatz üblicherweise passt

Beispielhafte Ausgangspunkte; die endgültige Wahl pro Aufgabe ergibt sich aus Tests an Ihrem eigenen gekennzeichneten Text.

RegelnTrainiertes ModellLLM-PromptingMenschliche Prüfung
SpracherkennungPasst in manchen FällenÜblicherweise gut geeignetSelten die richtige WahlSelten die richtige Wahl
Themen- und Intent-KlassifizierungPasst in manchen FällenÜblicherweise gut geeignetÜblicherweise gut geeignetPasst in manchen Fällen
Namen, Daten und BeträgePasst in manchen FällenÜblicherweise gut geeignetPasst in manchen FällenPasst in manchen Fällen
Extraktion von VertragsklauselnSelten die richtige WahlPasst in manchen FällenÜblicherweise gut geeignetÜblicherweise gut geeignet
Stimmung und ThemenSelten die richtige WahlÜblicherweise gut geeignetPasst in manchen FällenPasst in manchen Fällen
Zusammenfassung langer DokumenteSelten die richtige WahlPasst in manchen FällenÜblicherweise gut geeignetPasst in manchen Fällen
  • Üblicherweise gut geeignet
  • Passt in manchen Fällen
  • Selten die richtige Wahl

Wer Text zu verarbeiten hat

Mitarbeiter in Ihrem Team lesen jede eingehende E-Mail, jedes Ticket oder jeden Vertrag nur, um zu entscheiden, wohin sie gehören, oder um ein paar Details herauszuziehen, und der Rückstand wächst schneller, als sie sortieren können.

  • Support-Teams, die eingehende Tickets und E-Mails nach Thema und Dringlichkeit sortieren
  • Rechts- und Beschaffungsteams, die Daten und Konditionen aus Verträgen herausziehen
  • Analyseteams, die Bewertungen und Umfragen in mehreren Sprachen lesen

Was Sie erhalten

NLP-Pipelines rund um Ihren Text erstellt

  • Mehrsprachige Verarbeitung

    Spracherkennung, Übersetzungsschritte und Evaluation pro Sprache, die Englisch, die Rechts-nach-links-Sprachen Arabisch und Hebräisch, Bengali und weitere Sprachen abdeckt, die Sie benötigen.

  • Entitäts- und Datenextraktion

    Namen, Organisationen, Daten, Beträge und Ihre benutzerdefinierten Entitäten, aus Verträgen, E-Mails und Transkripten in strukturierte Felder extrahiert.

  • Klassifizierung und Weiterleitung

    Klassifizierung nach Absicht, Thema und Priorität, die Tickets und Nachrichten an die richtige Warteschlange weiterleitet, wobei unsichere Fälle an einen Menschen gesendet werden.

  • Sentiment- und Themenanalyse

    Aspektbasiertes Sentiment und Themen-Clustering über Bewertungen, Umfragen und Tickets hinweg, das zeigt, was Menschen erwähnen und wie sie dazu empfinden.

  • Zusammenfassung und Suche

    Zusammenfassungen langer Dokumente und Transkripte mit Links zu Quellpassagen, dazu semantische Suche über Ihre Textsammlungen.

  • APIs, Batch-Jobs und Streams

    Pipelines, bereitgestellt als APIs, geplante Batch-Jobs oder Stream-Prozessoren, verbunden mit Ihren Datenbanken, Dokumentenspeichern und Apps.

Wo die Textverarbeitung aufhört

  • Gespräche mit Kunden gehören zu AI Chatbots und die Beantwortung von Fragen innerhalb Ihres Produkts zur LLM Integration; NLP verarbeitet hier Text in großen Mengen.
  • Gescannte Seiten, Fotos und Handschrift benötigen zuerst OCR; dieser Schritt fällt unter Computer Vision, und NLP übernimmt, sobald der Text maschinenlesbar ist.
  • Das fachliche Urteil bleibt bei Ihren Experten: Wir organisieren die Kennzeichnung und Messung, aber die rechtliche, medizinische oder richtlinienbezogene Auslegung Ihres Textes kommt von Ihrer Seite.
  • Übersetzungsschritte dienen der Analyse; Dokumente, die zur Veröffentlichung oder für rechtliche Zwecke übersetzt werden, benötigen professionelle Übersetzer, die dieser Dienst nicht bereitstellt.

Typische Textverarbeitungsanfragen

Typische Szenarien, die wir abgrenzen, keine Kundenfallstudien.

  • Ein gemeinsames Postfach, von Hand sortiert

    Jemand sichtet jeden Morgen ein gemeinsames Postfach. Wir würden Nachrichten nach Thema und Dringlichkeit klassifizieren, sichere Fälle direkt an die richtige Warteschlange senden und unklare Fälle mit dem vorgeschlagenen Label in einer Prüfliste belassen.

  • Schlüsselbegriffe, die in unterzeichneten Verträgen verborgen sind

    Die Beschaffung benötigt Verlängerungsdaten, Kündigungsfristen und Haftungsgrenzen aus unterzeichneten Verträgen. Wir würden jedes Feld mit einem Link zu der Klausel extrahieren, aus der es stammt, und Felder mit geringer Zuverlässigkeit an einen Prüfer senden, bevor sie in Ihr Vertragsregister gelangen.

  • Bewertungen, die in mehreren Sprachen eintreffen

    Ein Produktteam erhält Bewertungen auf Englisch, Arabisch und Bengalisch. Wir würden die Sprache jeder Bewertung erkennen, die genannten Aspekte und die Stimmung ihnen gegenüber kennzeichnen, die Qualität separat pro Sprache messen und wiederkehrende Themen gruppieren, damit das Team sie lesen kann.

Wie ein NLP-Projekt abläuft

  1. 01

    Aufgaben- und Datenprüfung

    Definieren Sie jede Aufgabe, ihre Labels und die Entscheidungen, die sie speist, prüfen Sie Beispieltext in jeder beteiligten Sprache und einigen Sie sich auf die Qualitätsschwelle.

  2. 02

    Labeling und Baselines

    Labeln Sie einen Testdatensatz mit Ihren Experten und vergleichen Sie dann Ansätze, von Regeln und spaCy-Modellen bis hin zu feinabgestimmten Transformern und LLMs, hinsichtlich Qualität und Kosten.

  3. 03

    Pipeline-Integration

    Erstellen Sie die Pipeline als API, Batch-Job oder Stream, mit Konfidenzschwellen, menschlicher Prüfung für unsichere Elemente und Verbindungen zu Ihren Systemen.

  4. 04

    Überwachen und verbessern

    Verfolgen Sie Qualität, Drift und Korrekturen in der Produktion und trainieren Sie neu oder passen Sie Prompts an, wenn sich die Sprache in Ihren Daten verändert.

Zwei Wege, mit KI-Tools zu arbeiten

Wählen Sie, wo KI-Coding-Agenten Ihren Code verarbeiten dürfen, während wir bauen. Der Engineering-Standard ist in beiden Fällen derselbe.

Nicht sicher? Wir empfehlen eines während des Scopings. KI-Bereitstellungsoptionen vergleichen

Wie Design, QA und Betrieb Ihre Pipeline unterstützen

  • Prüfbildschirme für Ihre Mitarbeiter

    Designer erstellen die Bildschirme, auf denen Mitarbeiter extrahierte Felder prüfen, Labels korrigieren und Zusammenfassungen akzeptieren, sodass Korrekturen schnell erfolgen und in die Evaluation zurückfließen.

  • QA mit gelabelten Testdatensätzen

    QA pflegt gelabelte Testdatensätze pro Aufgabe und Sprache, verfolgt Precision und Recall pro Klasse und führt Regressionsprüfungen nach Änderungen an Modell, Prompt oder Pipeline erneut durch.

  • Überwachte Pipelines

    DevOps betreibt die Pipelines mit Warteschlangen-Monitoring, Wiederholungen, Alarmierung und Kostenverfolgung, auf gehosteten APIs oder auf privater Infrastruktur, wenn Text in Ihrer Umgebung bleiben muss.

  • Qualität dauerhaft erhalten

    Wir achten auf Drift, etwa neue Produkte, Begriffe oder Sprachen in Ihrem Text, besprechen Korrekturen mit Ihnen und aktualisieren Modelle oder Prompts nach Regressionsprüfungen.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Welche Sprachen können Sie unterstützen?

Englisch und viele andere, darunter Arabisch, Hebräisch und Bengali. Die Qualität variiert je nach Sprache und Aufgabe, daher evaluieren wir jede von Ihnen benötigte Sprache anhand Ihres eigenen Textes, bevor wir uns festlegen, und planen zusätzliches Labeling dort ein, wo eine Sprache über weniger fertige Modelle verfügt.

Sollten wir ein LLM oder ein benutzerdefiniertes NLP-Modell verwenden?

Das hängt von Volumen, Kosten, Geschwindigkeit und davon ab, wie stabil die Aufgabe ist. LLMs bewältigen vielfältige Aufgaben mit wenig gelabelten Daten; kleinere trainierte Modelle sind bei hohem Volumen oft günstiger und konsistenter. Wir vergleichen beide an Ihrem Testdatensatz, und viele Pipelines kombinieren sie.

Wie genau wird es sein?

Wir können keine Zahl versprechen, bevor wir Ihre Daten gesehen haben. Wir vereinbaren vor der Entwicklung Zielmetriken mit Ihnen, messen sie an einem Testdatensatz, den Ihre Experten geprüft haben, und leiten Ergebnisse mit niedriger Konfidenz an Menschen weiter, statt sie als sicher weiterzugeben.

Können sensible Dokumente in unserer Umgebung bleiben?

Ja. Pipelines können in Ihrem Cloud-Konto oder auf privater Infrastruktur mit Open-Weight-Modellen laufen, und personenbezogene Daten können vor jedem externen Aufruf geschwärzt werden. Für unsere Entwicklungsarbeit führt Private / lokale KI-Entwicklung die KI-Coding-Modelle innerhalb einer vereinbarten Grenze aus; Entwicklung mit Claude Code / OpenAI Codex verwendet kommerzielle Coding-Agenten unter vereinbarten Kontobedingungen.

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Senden Sie eine Stichprobe des Textes, mit dem Sie umgehen. Wir schlagen vor, welche Aufgaben sich für NLP eignen, welcher Ansatz zu jeder passt und wie die Qualität gemessen wird.

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