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Kategorie
Geschäftsführung
Erstellt von
Beam.ai
Fragen Sie Ollama-Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur ab und schreiben Sie generierte Zusammenfassungen, Entwürfe oder Klassifizierungen direkt in Ihre Workflows. So automatisieren Sie routinemäßige Textarbeit, während Ergebnisse mit geringer Konfidenz zur manuellen Überprüfung an Mitarbeiter weitergeleitet werden.
Lokale Modell-Inferenz
Ollama führt große Sprachmodelle auf Ihrer eigenen Hardware aus. Ein Beam AI Agent sendet einen Prompt an ein ausgewähltes lokales Modell, wenn ein Schritt generierten Text erfordert, liest die Antwort und wendet Ihre Regeln an, um sie zu nutzen – wie das Entwerfen einer Antwort oder das Zusammenfassen eines Dokuments. Er schreibt das Ergebnis genau dort in den Workflow, wo es hingehört. Antworten, die eine von Ihnen festgelegte Vertrauensschwelle unterschreiten, blockierte Inhalte enthalten oder sensible Themen betreffen, werden vor der Verwendung zur Überprüfung an eine Person weitergeleitet. Die lokale Ausführung der Inferenz hält Prompts und Daten in Ihrer eigenen Umgebung und nicht bei einem Drittanbieter.
Dokumentenzusammenfassung
Ein lokales Ollama-Modell kann lange Texte in kurze Zusammenfassungen komprimieren. Ein Beam AI Agent speist Dokumente oder Verläufe in das Modell ein, liest die Zusammenfassung und schreibt sie in den zugehörigen Datensatz, sodass Mitarbeiter Dokumente schnell überfliegen können, anstatt sie ganz zu lesen. Er wendet dabei Ihre Regeln für Länge und Fokus an. Zusammenfassungen von rechtlichen, finanziellen oder anderweitig sensiblen Materialien oder solche, die der Agent als unsicher eingestuft hat, werden an eine Person weitergeleitet, die die Richtigkeit überprüft, bevor die Zusammenfassung verwendet wird. Der Agent erstellt die von Ihnen genehmigten Routine-Zusammenfassungen und lässt niemals zu, dass eine ungeprüfte Version allein eine folgenschwere Entscheidung beeinflusst.
Textklassifizierung und Tagging
Ein Ollama-Modell kann Text in von Ihnen definierte Kategorien einteilen, wie z. B. Thema, Tonalität oder Absicht. Ein Beam AI Agent leitet eingehende Nachrichten oder Tickets durch das Modell, liest das vorhergesagte Label und wendet Ihre Regeln an, um jedes Element zu taggen und weiterzuleiten. Er schreibt das Label in den Datensatz, damit nachgelagerte Schritte darauf reagieren können. Elemente, die das Modell mit geringer Konfidenz einstuft oder die zwischen Kategorien fallen, werden an eine Person weitergeleitet, die das korrekte Tag zuweist. Der Agent klassifiziert die eindeutigen Fälle automatisch und sorgt dafür, dass mehrdeutige Fälle unter menschlicher Aufsicht bleiben.
