Normalerweise klingt die Idee einfach: Füge ein neuronales Netz in eine mobile App ein. Doch dann beginnen die praktischen Fragen: Wo platziert man die Lösung? Wie integriert man sie in die bestehende Infrastruktur?

Für solche Szenarien gibt es in der MWS Cloud Platform den MWS GPT Model Hub – einen Dienst für die Arbeit mit KI in der Cloud. Er richtet sich an Entwickler und ermöglicht es, die notwendigen Komponenten des Projekts in einer einzigen Cloud-Umgebung zusammenzustellen.

Zum Beispiel möchte das Team eines Online-Shops einen KI-Assistenten für den Kundenservice starten. Er soll die Anfrage des Kunden analysieren, die benötigten Informationen in der Wissensdatenbank finden und dem Operator einen Antwortentwurf vorschlagen.

So könnte ein solches Szenario aussehen:

1. Wir platzieren die Anwendung und ihren Serverteil in der Cloud-Infrastruktur.

2. Die Wissensdatenbank, Anweisungen und andere Materialien speichern wir im Cloud-Speicher.

3. Bei Bedarf verwenden wir eine Datenbank zur Speicherung von Embeddings und Daten der RAG-Pipeline.

3. Über den GPT Model Hub verbinden wir das KI-Modell mit der Anwendung.

4. Wir konfigurieren die Logik: Die Anfrage des Kunden gelangt in das System, das Modell erstellt einen Antwortentwurf, und der Operator überprüft und sendet ihn.

5. Nach dem Testen kann die Lösung schrittweise an die reale Last angepasst und um neue Szenarien erweitert werden: Klassifizierung von Anfragen, Erstellung kurzer Zusammenfassungen oder Suche nach Informationen in internen Dokumenten.


Dadurch müssen Entwickler keine Infrastruktur aus verstreuten Komponenten zusammenbauen. Sie können sich auf das Produkt selbst konzentrieren, Hypothesen testen und schneller vom Prototyp zur funktionierenden Lösung gelangen.

Die MWS Cloud Platform kann mit einem Willkommensguthaben getestet werden.

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