Compound-AI- und Agenten-Systeme für sichere, flexible und praxistaugliche KI-Lösungen

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) und Large Language Models (LLMs) bieten Effizienzsteigerungen, z.B. durch KI-gestützte Wissensmanagementsysteme, intelligente Chatbots oder Co-Piloten.

Allerdings erschweren Herausforderungen wie fehlerhafte Antworten, der Umgang mit sensiblen Daten, die anwendungsspezifische Leistungsfähigkeit der Modelle und die technische Integration in vielen Unternehmen eine produktive Nutzung. Moderne KI-Architekturen können diese Herausforderung adressieren.

Im Rahmen des Vortrags werden wir das Konzept von Compound-AI- sowie Multi-Agenten-Systemen vorstellen.

Eine Idee dieser Konzepte ist es, eine komplexe Aufgabe in einem Verbund von spezialisierten Komponenten zu lösen. Dabei wird die komplexe Aufgabe zunächst in Teilaufgaben zerlegt, um anschließend von der Komponente verarbeitet zu werden, die sich am besten für deren Lösung eignet. Das Ziel ist dabei, die Qualität der Ergebnisse zu erhöhen und flexible und kontrollierbare Systeme zu implementieren. Dies werden wir an einer technischen Demo präsentieren.

Vorkenntnisse

Die Besucher sollten erste Erfahrung in der Nutzung mit Plattformen wie ChatGPT oder ähnlichem gemacht haben.

Lernziele

Das Ziel des Vortrags ist es, zu verdeutlichen, wie eine moderne Architektur die Herausforderungen bei der Umsetzung einer KI-Lösung überwinden kann. Wir möchten, dass Besucher:innen am Ende des Vortrags ein Verständnis für das Konzept und die Vorteile von Compound-AI- und Multi-Agenten-Systemen aufgebaut haben und in der Lage sind, diese auf den eigenen Unternehmenskontext zu übertragen.