Natural Language Understanding and Generation (NLU & NLG)

Große Sprachmodelle (LLMs) bieten durch ihr kontextualisiertes Sprachverständnis eine intuitive Schnittstelle zur Künstlichen Intelligenz und ermöglichen es Aufgaben auf Basis von natürlichsprachigen Anweisungen (Prompts) durchzuführen. Aufbauend auf unserer langjährigen, führenden Erfahrung im Bereich der Entwicklung von Foundation Model-basierten Anwendungen, entwickeln wir für Sie maßgeschneiderte KI-Lösungen, oder unterstützen bei deren Umsetzung und Einführung.

Wir verwenden bereits von unseren Expert*innen vorgefertigte und erprobte Module, sowie domänen-spezifische Sprachmodelle, um die Entwicklung zu beschleunigen.

Wie wir Ihr LLM entwickeln

In unseren Projekten nutzen wir die Adaptierbarkeit von Foundation Models und insbesondere Small Language Models (SLM) und Large Language Models (LLMs). Bei Bedarf passen wir solche vortrainierten Modelle individuell auf Ihre Daten an (Fine-Tuning) oder binden ihre Datenbestände per retrieval an die Modelle an (RAG – Retrieval Augmented Generation).

Zudem entwickeln wir LLM-basierte Agenten-Systeme, die in der Lage sind, autonom über Schnittstellen Anwendungen zu bedienen, Aufgaben zu planen und diese zielgerichtet durchzuführen.

Wir sind davon überzeugt, dass solche Agentensysteme die zukünftige Schnittstelle zwischen Menschen und Computersystemen bilden und haben dies z.B. in Anwendungen im Healthcare-Bereich bereits erfolgreich belegt.

Anwendungsbeispiele - Use Cases

Profitieren Sie von unserer Erfahrung aus zahlreichen erfolgreichen Projekten: ein Portfolio an Lösungskomponenten, die state-of-the-art Transformer Modelle nutzen und eine weltweit einzigartige Projektmethodologie für Foundation Models.
 

Unserere Anwendungsbeispiele stammen u.a. aus den Bereichen:

  • Sales & Procurement AI
    z.B. automatisierte Prüfung und Beantworten von RFQs (Ausschreibungen im Einkaufs- und Vertriebsprozess), die automatische Bearbeitung, Analyse/Prüfung und Generierung von Verträgen, Belegerkennung, Automatisches Befüllen von Zoll-Dokumenten
  • Digital Administration
    z.B. Klassifikation und Prozessierung von Eingangspost, Matchen von Bewerbungen mit Stellenausschreibungen, automatisierte Befüllen von Formularen auf Basis von Nachweisen

  • Healthcare
    z.B. automatisierte Unterstützung von Personal in Schockraumbehandlung, automatisierte Generierung von Arztbriefen, automatisierte Zuweisung von ICD- und OPS-Codes für die Abrechnung, automatisiertes Befüllen von Protokollen
  • Versicherungsbranche
    z.B. automatisches Überprüfen und Finden von Nachweisen in Abrechnungen, automatisierte Beantwortung von Kundenanfragen und Kundenbeschwerden
 

Publikation

Foundation Models for Natural Language Processing

Erhalten Sie kostenlos einen kompakten Einblick in den aktuellen Forschungsstand und die vielfältigen Anwendungen von Foundation Models durch unsere Expert*innen.

»Gemeinsam haben wir erfolgreich an der Entwicklung eines Modells zur Dokumentenklassifizierung gearbeitet, insbesondere für die Erstellung standardisierter Belegtypen wie die Datev Einkommenssteuererklärung. Die reibungslose Abstimmung und die effiziente Zusammenarbeit haben nicht nur viel Spaß gemacht, sondern haben uns auch zahlreiche wertvolle Erkenntnisse ermöglicht. Wir freuen uns auf zukünftige Kooperationen mit dem Fraunhofer Institut.«

page one GmbH

»Dank der Unterstützung des Fraunhofer IAIS haben wir erfolgreich einen Algorithmus entwickelt, der die tägliche Arbeit bei der Angebotserstellung signifikant vereinfacht. Besonders hervorzuheben ist die partnerschaftliche Zusammenarbeit und agile Lösungsfindung, die zu einer exzellenten kundenspezifischen Lösung geführt haben, unterstützt durch das vorhandene technische Wissen im IAIS.«

Steffen Hoh, Digital Transformation Officer DACH, Schneider Electric GmbH

 

Unsere Angebote

Die Basis: NLU.FM-Core

LLM und Foundation-Model-basierte technologische Kernmodule: Unser NLU.FM-Core ermöglicht die effiziente Entwicklung und Einführung von NLU und GenAI-basierten Komponenten:

  • NLU-AnEx: Einfache Dokumenten-Annotationen und Informationsextraktion mit Unterstützung durch vortrainierte (große) Sprachmodelle
  • NLU-Classify: Effiziente Kategorisierung von Dokumenten nach Dokumentenklassen
  • NLU-Match: Auffinden semantisch ähnlicher Paragrafen und Dokumente
  • NLU-FormAssistant: Befüllen von Formularen auf Basis von sprachlichen, textuellen oder sonstigen Nachweisen

Die Bestandteile: NLU.FM-Components

Die KI-basierten NLU.Components unserer NLU.Suite beschleunigen Ihre internen Prozesse und helfen Ihnen Ressourcen zu optimieren. Sie profitieren dabei von der Einbindung neuester Forschungsergebnisse und der Erfahrung aus unterschiedlichen Domänen.

 

Textklassifikation - NLU-Classify

Features: Eingliederung von Texten in vordefinierte Kategorien (Klassifikation)

Beispielhafte Anwendungen:

  • Kategorisierung von Eingangspost, z.B. Lieferschein vs. Rechnung
  • Zuordnung von Texten/Dokumenten zu zugehörigen Sachbearbeiter*innen

 

Annotation und Extraktion - NLU-AnEx

Features: Annotation von relevanten Passagen und Extraktion von Informationen (Smart Indexing)

Beispielhafte Anwendungen:

  • Extraktion relevanter Daten aus Rechnungen wie z.B. Beträge (Brutto/Netto) und Zahlungsdatum
  • Extraktion und Zusammenfassung von Vertragsdaten z.B. Kündigungsfristen und Verpflichtungen

 

Semantische Ähnlichkeiten und Gruppierungen - NLU-Match

Features: Gruppieren und Auffinden von Dokumenten nach semantischer Ähnlichkeit

Beispielhafte Anwendungen:

  • Finden verwandter Dokumente zu einem Ausgangsdokument anhand textueller Ähnlichkeit
  • Gruppieren von Dokumenten nach thematischer Ähnlichkeit

 

Befüllen von Formularen - NLU-FormAssistant

Features: Intelligente Analyse und Verarbeitung von Nachweisen wie PDFs, Sprachtranskripten u.ä., zur automatisierten Befüllung von Formularen - inklusive umfassender Erläuterungen

Beispielhafte Anwendungen:

  • Automatisierte Befüllung des TraumaRegisterBogens nach medizinischen Interventionen im Schockraum, basierend auf Sprachtranskripten
    mehr Infos
  • Automatisiertes Ausfüllen von Antragsformularen auf Basis von mehrsprachigen Dokumentennachweisen, beispielsweise für die Bewilligung eines Integrationskurses

 

Foundation Model - Projektmethodologie

  • Weltweit einzigartige Methodologie zur erfolgreichen Durchführung von Foundation Model Projekten auf Basis eines umfangreichen Katalogs an Projektcharakteristiken, basierend auf unserer umfangreichen Projekterfahrung und aktuellsten Forschungserkenntnissen
  • Beratung bei der Projektdurchführung und Durchführung von Projekt-Reviews

Ihre individuelle Lösung: NLU.FM-Solutions

  • Healthcare
    • Assistent zum Befüllen des TraumaRegisterBogen
    • automatisierte Artzbriefgenerierung
    • Kodierung der von Krankenhäusern erbrachten Leistungen für die Abrechnung mit den Krankenkassen
    • strukturierte Informationsextraktion aus Befunden (z.B. Pathologie oder Radiologie)
  • Insurance:
    • automatische Überprüfen und Finden von Nachweisen in Abrechnungen, speziell bei Krankenversicherungen
    • automatisierte Beantwortung von Kundenanfragen und -Beschwerden
  • Fertigungs- und Robotik-Industrie:
    • Sprachbasierte Programmierung für die Steuerung von Maschinen und Robotern
  • Cross-Industrie:
    • Digital Administration:
    • Klassifikation und Prozessieren von Eingangspost,
    • Automated HR: das Matchen von Bewerbungen mit Stellenausschreibungen
    • automatisiertes Befüllen von Formularen auf Basis von Nachweisen, z.B. Anmeldungen zu Integrationskursen, Wohngeldanträge, etc.
  •  Sales- and Procurement AI
    • Intelligentes Tendering (Automated RFQ-Checks and RFQ-Response)
    • Contract Analytics and Reviewing
    • Automated Customs Form Assistant

Die Beratung: NLU.Services

Die NLU.Suite

Unsere NLU.Suite besteht aus vier Elementen:

  • NLU.FM-Core bildet den Softwarekern und damit die technische Grundlage unserer Angebote.
  • Die KI-basierten NLU.FM-Components profitieren von unserer Forschung und können Ihre Prozesse erheblich vereinfachen.
  • Die aus Core und Components bestehenden NLU.FM-Solutions sind unser Angebot für spezifische Einsatzbereiche.
  • Zu jedem Punkt der Implementierung und Prozessoptimierung unterstützen wir Sie mit den NLU.FM-Services.

Wie Sie bei uns einsteigen

Egal ob Sie gerade erst beginnen oder bereits konkrete Anwendungsfälle mit Generativer KI umsetzen wollen: Unser vierstufiges Angebot »Inform, Plan, Implement, Secure« holt Sie genau dort ab, wo Sie gerade stehen. Wir unterstützen Sie entlang Ihrer Reise zu einem KI-getriebenen Unternehmen - von der Entwicklung einer organisations-spezifischen KI Strategie bis zu deren Umsetzung.

Warum Sie mit uns zusammen arbeiten sollten

Als führendes angewandtes Forschungsinstitut im Bereich Künstliche Intelligenz bekommen Sie mit uns einen hersteller-unabhängigen Partner mit langjähriger Expertise bei der Entwicklung und Anwendung von leistungsstarken und zuverlässigen KI-Systemen.

Kompetenz und Neutralität

  • Langjährige Erfahrung in verschiedenen Branchen
  • Kenntnis und Einsatz unterschiedlicher Modelle
  • Neutrale Beratung, Vendor-unabhängige Modellempfehlung

Deutsch und Nischensprachen

  • Führend beim Aufsetzen von Modellen in deutscher Sprache
  • Training spezifischer (Programmier-)Sprachen
  • Adaption auf Fachsprachen

 

Faktentreue und Zuverlässigkeit

  • Expertise in Vertrauenswürdiger KI und Absicherung von KI-Systemen
  • Zuverlässiger Einsatz in Unternehmen, insbesondere in sensitiven Bereichen wie etwa Healthcare, Legal, Finance
  • Trustworthy MLOps Begleitung

Kontaktformular

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Anrede

Was ist eigentlich Natural Language Understanding (NLU)?

Verfahren zum Verarbeiten von Texten und gesprochener Sprache werden häufig unter dem Oberbegriff Natural Language Processing (NLP) zusammengefasst. Unter den Themenbereich NLP fallen auch die Textgenerierung und das inhaltliche Verstehen von Texten und Sprache, diesen Teilbereich nennt man Natural Language Understanding (NLU).

Unser NLU-Team nutzt verschiedenste Verfahren aus NLP, fokussiert sich aber darauf, Methoden und Lösungen zum kompletten inhaltlichen Erfassen von Texten (NLU) zu entwickeln. Ein essenzieller Baustein von NLU ist dabei Künstliche Intelligenz (KI), die es unseren Algorithmen ermöglicht, die Zusammenhänge von Wörtern und Dokumenten zu verstehen. Dadurch können unsere NLU.Solutions Dokumente intelligent durchsuchen, miteinander abgleichen und relevante Informationen gezielt daraus extrahieren.

NLU-Methoden basieren auf semantischen Repräsentationen von Texten. Diese können Assoziationen und Zusammenhänge zwischen Wörtern verstehen und abbilden, also z.B. dass das Wort Rechnung mit dem Wort Zahlung verwandt ist. Diese semantischen Repräsentationen übersteigen die Möglichkeiten der klassisch regelbasierten Verfahren des Text Minings. Dennoch sind diese Text Mining-Verfahren und -Tools, wie Regular Expressions (RE), syntaktische oder semantische Regeln und Ontologien bzw. Knowledge Graphs, auch für unsere Systeme von Bedeutung.

Das NLU-Team nutzt nicht nur die beiden Komponenten (KI und Wissen, z.B. in Form von Regeln), sondern verbindet diese zusätzlich miteinander. Diese Lösung nennen wir am Fraunhofer IAIS Informed Machine Learning bzw. hybride KI. Durch hybride KI werden weniger Trainingsdaten benötigt und dennoch zuverlässige Ergebnisse erzielt. Bei gleicher Trainingsdatenmenge, erzielt eine hybride KI bessere Ergebnisse als herkömmliche Verfahren.

Mehr Informationen finden Sie in unserem KI-Glossar