Intuitive Oberfläche für individuell trainierte KI-Sprachmodelle
Das Projekt
Marktforschungsunternehmen sitzen auf wertvollen Datenbeständen, doch der Zugang war bislang Experten vorbehalten. Mit AIRA hat advise research einen eigenen AI Research Assistant mit Namen, Gesicht und klarer Aufgabe. Individuell trainierte Sprachmodelle beantworten Fragen zu Marktforschungsdaten im Dialog.
Übersichtliches Design und nachvollziehbare Interaktionsmuster haben Akzeptanz und Nutzbarkeit spürbar gesteigert. Headless über eine API angebunden, läuft die Plattform zuverlässig auf einer modernen Azure-Infrastruktur mit CI/CD und Monitoring.
Die Herausforderung
KI-gestützte Auswertungen sind mächtig, für die meisten Anwender aber eine Blackbox. Die zentrale Herausforderung bestand darin, Marktforschungsergebnisse und individuell trainierte Sprachmodelle so zugänglich zu machen, dass auch nichttechnische Anwender ohne Schulung damit arbeiten können, verständlich, nachvollziehbar und im vertrauten Chat-Format.
Die Lösung
AIRA empfängt Anwender als persönlicher Research-Assistent im Chat. Fragen zu Zielgruppen, Produkten oder Studien beantwortet die Plattform direkt aus den individuell trainierten Modellen, ergänzt um Websuche, Bildverarbeitung und Code-Interpreter. Kundenspezifische Informationen sind dank klarer Interaktionsmuster unmittelbar erreichbar. So wurde aus komplexer KI-Technologie ein Werkzeug für das ganze Team.
Unsere Technologien
Kern der Plattform ist eine flexible KI-Architektur. Mit OpenAI und OpenWebUI lassen sich komplexe KI-Logik und individuell trainierte Sprachmodelle effizient integrieren. LiteLLM bindet die Modelle über leistungsfähige Schnittstellen an und hält die Plattform modellunabhängig, neue oder eigene Modelle lassen sich anbinden, ohne die Oberfläche zu ändern. Die Datenhaltung übernimmt PostgreSQL.
Gehostet wird die Plattform in Microsoft Azure mit Azure-AI-Diensten. Moderne Cloud-Technologien, automatische Deployments und umfassendes Versionsmanagement sorgen für einen zuverlässigen, abgesicherten und skalierbaren Betrieb und halten die Lösung langfristig anpassbar.
