LLMs und Generative KI sicher nutzen: Warum Compound AI Systems relevant sind

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) und Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Arbeitsweise in Banken und Versicherungen. Besonders Retrieval-Augmented-Generation-Lösungen (RAG) unterstützen Unternehmen bei Aufgaben im Wissensmanagement oder bei der Entwicklung von Chatbots. Doch wie können diese Technologien von Unternehmen sicher und produktiv eingesetzt werden? Und wie lassen sich systembedingte Fehler vermeiden? Compound AI Systems stellen durch ihre modulare Architektur eine Möglichkeit dar, die Fähigkeiten von LLMs zu erhöhen, indem zusätzliche Komponenten verwendet werden.

Die Grenzen von LLMs

Fehlertoleranz und Halluzinationen

Neben der beeindruckenden Fähigkeit, wie Menschen zu verstehen und zu „sprechen“ bringen LLMs auch einige Schwächen mit sich: So können sie halluzinieren – also falsche oder ungenaue Informationen erfinden und herausgeben. In kritischen Bereichen wie dem Finanzwesen können solche Fehler gravierende Folgen haben, etwa wenn Entscheidungen auf Basis dieser fehlerhaften Daten getroffen werden.

Transparenz und Erklärbarkeit

Die Antworten von LLMs sind oft schwer nachvollziehbar, da die zugrundeliegenden Modelle oft „Black Boxes“ darstellen. Diese mangelnde Transparenz erschwert die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und stellt ein Hindernis bei Audits dar, insbesondere in stark regulierten Branchen wie Banken und Versicherungen.

Kontextbezogene Einschränkungen

Unternehmensspezifisches und aktuelles Wissen ist für viele Antworten unerlässlich. Doch LLMs sind auf vorab trainierte und somit veraltete Daten angewiesen. Ohne Integration aktueller Datenquellen können Antworten entstehen, die für die jeweilige Frage oder das jeweilige Problem irrelevant oder unzutreffend sind.

Datenschutzbedenken

Die Handhabung sensibler Daten stellt eine weitere Herausforderung dar, denn LLMs könnten vertrauliche Daten unbeabsichtigt preisgeben oder gegen Datenschutzrichtlinien verstoßen. In Branchen und Unternehmen die stark reguliert sind, birgt dies erhebliche Risiken.

Was sind Compound AI Systems?

Compound AI Systems sind modular aufgebaute Architekturen, die aus einem Verbund spezialisierter Komponenten bestehen. Ihr Ziel ist es durch eine nahtlose Zusammenarbeit dieser Komponenten komplexe Aufgaben effizient und präzise zu lösen.

Vorteile von Compound AI Systems

• Verbesserte Fehlerkontrolle: Validierungs- und Überprüfungskomponenten reduzieren Fehler und erhöhen die Qualität der Ergebnisse.

• Mehr Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Durch die Möglichkeit Zwischenresultate zu überprüfen und verbessern, wird die Einhaltung von Compliance-Vorgaben erleichtert.

• Anpassungsfähigkeit: Domänenspezifisches Wissen und aktuelle Datenquellen lassen sich problemlos integrieren. So kann die Relevanz und Aktualität der Ergebnisse gesteigert werden.

• Datenschutz und Compliance: Ein gezielter Datenzugriff durch Compound AI Systems ermöglicht die Einhaltung strenger Datenschutzrichtlinien.
  
  

Warum komponentenbasiertes Denken sinnvoll ist

Architektur und Prozessgestaltung

Komplexe Probleme lassen sich effizienter lösen, wenn sie in kleinere, spezifische Teilaufgaben zerlegt werden. Diese modulare Herangehensweise erleichtert die Entwicklung, Integration und Wartung. Zusätzlich wird die Wiederverwendbarkeit von Modulen gefördert.

Ein Beispiel: Retrieval Augmented Generation (RAG)

Ein frühes Beispiel für ein Compound AI System ist RAG, welches LLMs mit externen Datenquellen kombiniert und so aktuelle und relevante Informationen bereitstellt. Das Ergebnis sind präzisere Ausgaben und ein potenziell sinkendes Aufkommen von Halluzinationen.

Anwendungsbeispiel: Chatbot-Optimierung durch Compound AI Systems

Ausgangssituation

Ein Versicherungsunternehmen setzt einen Chatbot ein, der nur auf ein LLM zurückgreifen kann. Dieser liefert daher oft ungenaue Antworten und bietet keine Möglichkeit zur personalisierten Bearbeitung von Kundenanfragen.

Der beste Weg zum Ziel ist eine Optimierung in folgenden Schritten:

1. Integration einer Vektor-Datenbank: Eine Datenbank mit unternehmensspezifischen Informationen wird mit dem Chatbot verbunden, um so genaue und personalisierte Antworten zu liefern.

2. Einführung einer Fehlerkontrollkomponente: Die Ausgaben des LLMs werden durch automatisierte Filter auf Konsistenz und Richtigkeit geprüft. Dies reduziert die Fehlerquote.

3. Einbinden menschlicher Expertise (Human-in-the-Loop): Kritische Antworten werden von Expert:innen beurteilt und mit Feedback versehen. Diese Rückmeldungen tragen zur kontinuierlichen Verbesserung des Systems bei.

Die Ergebnisse können dadurch präzisiert werden, und sorgen für:

• Höhere Qualität: Antworten werden präziser und zuverlässiger.

• Steigende Kundenzufriedenheit: Kunden vertrauen dem Chatbot und dem Unternehmen mehr.

• Minimierte Risiken: Falschinformationen werden frühzeitig erkannt und korrigiert.
  
  

Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von Compound AI Systems

Zerlegung des Anwendungsfalls

Eine präzise Zerlegung des Anwendungsfalls in spezifische Teilaufgaben ist entscheidend, um für jeden Schritt die passende Komponente zu wählen – bspw. für die Datenbeschaffung, Verarbeitung und Validierung.

Komplexität und Interoperabilität

Durch das Einführen mehrerer Komponenten wird die Systemkomplexität erhöht. Standardisierte Protokolle und Schnittstellen können die Kommunikation zwischen den Modulen effizient gestalten.

MLOps und Betrieb

Für den reibungslosen Betrieb und die Wartung sind angepasste MLOps-Strategien erforderlich. Durch kontinuierliches Monitoring wird die Leistungsfähigkeit aller Komponenten gewährleistet.

Welche besonderen Anforderungen existieren in der Banken- und Versicherungsbranche?

Datenschutz und regulatorische Anforderungen

Strenge Datenschutzgesetze, wie die EU-Verordnung DORA, sind gerade von Versicherungsunternehmen immer einzuhalten. Compound AI Systems unterstützen die Compliance, indem sie eine gezielte Datenkontrolle ermöglichen.

Vertrauen und Zuverlässigkeit

Die zusätzlichen Validierungsmechanismen in Compound AI Systems minimieren Fehler. So können Kunden sich auf korrekte und vertrauenswürdige Informationen verlassen, was wiederum ihr Vertrauen in das Unternehmen stärkt.

Zukunftssicherheit

Dank ihrer Flexibilität lassen sich Compound AI Systems problemlos erweitern und mit neuen Technologien kombinieren – eine nachhaltige und investitionssichere Lösung.

Fazit

Compound AI Systems stellen eine Möglichkeit für die sichere und produktive Nutzung von LLMs und GenAI dar. Sie geben Unternehmen die Möglichkeit, Anwendungen effizienter, transparenter und zukunftssicher zu gestalten und bieten somit klare Vorteile bei der Umsetzung von KI-Lösungen.

Bleiben Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus – starten Sie jetzt mit der Implementierung von Compound AI Systems.