Alteryx hat neue Funktionen in AiDIN eingeführt. Die Neuerungen, darunter Alteryx AI Studio und Playbooks, sollen es Unternehmen u. a. ermöglichen, Large Language Models (LLMs) für personalisierte Interaktionen, Prozessoptimierung und besseres Kundenerlebnis zu verwenden.
Mit Alteryx AI Studio sollen Unternehmen LLMs mit eigenen Geschäftsdaten für spezifische Anwendungsfälle im Unternehmenskontext trainieren können.
(Bild: Alteryx)
Alteryx stellt mit Alteryx AI Studio und Playbooks Innovationen rund um Alteryx AiDIN vor. Mit ihnen seien Unternehmen in der Lage, benutzerdefinierte Geschäftsdaten auf kontrollierte Weise in große Sprachmodelle zu integrieren und dadurch u. a. die betriebliche Agilität voranzutreiben.
Mit Alteryx AI Studio die Leistungsfähigkeit generativer KI ausschöpfen
Alteryx AI Studio baut auf der Alteryx-Analytics-Cloud-Plattform auf. Es sei eine der branchenweit ersten anwendungsunabhängigen Schnittstellen, die Alteryx speziell zur Nutzung von generativer KI durch No-Code-Anwender entwickelt habe. Mit Alteryx AI Studio könnten Unternehmen ein Large Language Model mit eigenen Geschäftsdaten für spezifische Anwendungsfälle im Unternehmenskontext trainieren.
Alteryx AI Studio lasse sich zudem nahtlos in Alteryx Designer integrieren, sodass Unternehmen ihre Modelle problemlos über bestehende Workflows nutzen und Anwendungen mit einer dialogorientierten Oberfläche erstellen könnten. Darüber hinaus sei Alteryx AI Studio so konzipiert, dass es den Schutz sensibler Informationen, die Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften unterstützt. Es biete Kunden die volle Kontrolle über ihren LLM-Lebenszyklus und die Möglichkeit, das LLM innerhalb der Plattform von Alteryx oder in ihrer eigenen Umgebung zu hosten und zu verwalten.
Schneller zu Erkenntnissen mit Playbooks
Mit Playbooks bietet Alteryx AiDIN eine neue Auto-Insights-Funktion, um schneller und einfacher Erkenntnisse aus Daten gewinnen zu können. Durch den Einsatz von generativer KI würden dabei die ersten Phasen des Analyseprozesses automatisiert, dazu gehören die Ideenfindung für Anwendungsfälle, die Auswahl von Anwendungsfällen und die Entwicklung einer Proof-of-Concept Data Story. Indem die Anwender Informationen über ihre Rolle und ihr Unternehmen angeben, könne Playbooks Vorschläge zu relevanten und wichtigen analytischen Anwendungsfällen liefern.
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Stand vom 30.10.2020
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