Das Versprechen des Bild-Embedding-Modells
KI-Chatbots verändern, wie Unternehmen arbeiten. Sie beantworten Fragen schnell. Sie ziehen Daten aus Firmendateien.
Aber es gibt ein Problem: Die meisten KI-Chats mit Geschäftsdaten setzen allein auf Text. Das begrenzt ihre Stärke.
Auftritt: das Bild-Embedding-Modell. Es ist ein Gamechanger. Dieser Beitrag erklärt, warum.
Warum Bild-Embedding-Modelle wichtig sind
Die meisten Unternehmens-KI-Chats nutzen Text-Embedding-Modelle. Diese verwandeln Wörter in Zahlen. Die Zahlen helfen, relevanten Text zu finden.
Aber Geschäftsdaten sind nicht nur Text. Denken Sie an PDFs, Word-Dokumente oder Präsentationen. Sie enthalten Tabellen, Diagramme und Bilder; Spalten, Textfelder und Pfeile. Informationen nur aus Text daraus zu extrahieren, ist mühsam. Oft ist es unvollständig.
Ein Bild-Embedding-Modell behebt das. Es verwandelt auch Bilder in Zahlen. Es erfasst Bedeutung aus visuellen Inhalten. Kein vorheriges Extrahieren von Text nötig. Das macht die Einrichtung einfacher. Es steigert außerdem die Antwortqualität. Die KI sieht das ganze Bild – im wahrsten Sinne!
- Einfachere Einrichtung: Knifflige Textextraktion überspringen.
- Bessere Antworten: Visuelle Daten liefern Kontext.
- Genauer: Keine verlorenen Details durch schlechte Textextraktion.
Wie KI-Chats mit Geschäftsdaten heute funktionieren
Aktuelle KI-Chats stützen sich auf Text. Doch Unternehmen speichern Daten in reichhaltigen Dokumenten. Um sie zu nutzen, extrahieren sie Text.
Textextraktion kann erfolgen:
- Programmatisch
Bibliotheken wie pdf2text, pandoc, kreuzberg usw.
OCR (optische Zeichenerkennung)
- Machine-Learning-Modelle wie EasyOCR, GOT OCR 2.0 usw.
Vision-LLMs (Large Language Models, die Bilder verstehen)
- Sonnet 3.7, Minicpm-o-2.6 usw.
Anschließend wird der extrahierte Text in den KI-Prompt übergeben. Ist der extrahierte Text sehr lang, passt er nicht in den KI-Prompt. Um das zu lösen, nutzen Unternehmen eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation). Siehe auch Implementierung eines Unternehmens-KI-Chats und interne Daten mit KI nutzen.
So funktioniert es: 1. Extrahierten Text in kleine Textstücke aufteilen. 2. Stücke mit einem Text-Embedding-Modell in Zahlen verwandeln. 3. Zahlen und Text in einer Datenbank speichern. 4. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, diese ebenfalls in Zahlen verwandeln. 5. Die am besten passenden Textstücke zur Nutzerfrage finden. 6. Diese Stücke dem KI-Prompt für eine Antwort zuführen. Das funktioniert für einfachen Text. Aber diese Methode hat mit komplexen Inhalten Mühe.
Stellen Sie sich ein Handbuch vor. Es hat Text, Bilder und Diagramme. Das Layout ist wichtig! Textextraktion verliert das oft. Sie erhalten durcheinandergewürfelte Wörter. Keinen Kontext. Keine Bilder. Keine Diagramme.
Das Bild-Embedding-Modell erklärt
Lassen Sie es uns aufschlüsseln, ja?
Ein Text-Embedding-Modell verwandelt Wörter in Zahlen. Ähnliche Wörter erhalten ähnliche Zahlen. Zum Beispiel liegen „sonniger Tag" und „heller Tag" nah beieinander. „Regnerischer Tag" ist weiter entfernt. Ein Bild-Embedding-Modell tut dasselbe für Bilder. Es verwandelt Bilder in Zahlen. Ein Foto eines sonnigen Strandes erhält Zahlen nahe „sonniger Tag". Ein Foto einer regnerischen Stadt? Eher nicht. Die Magie liegt in multimodalen / Bild-Embedding-Modellen. Sie verarbeiten sowohl Text als auch Bilder! Sie erlauben, beide zu vergleichen. Fragen Sie nach dem Umsatz. Das Modell findet ein Diagrammbild, nicht nur Text. Es ist, als gäbe man der KI Augen.
- Text-Embedding: Wörter zu Zahlen.
- Multimodales / Bild-Embedding: Text und Bilder, zusammen.
Die Zukunft des Unternehmens-KI-Chats mit Bild-Embedding-Modellen
Warum ist das Bild-Embedding-Modell die Zukunft?
Es ist einfach. Es spart Schritte. Es hält Daten ganz.
Kein Verlust von Kontext mehr durch schlechte Textextraktion. Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Mit Bild-Embedding-Modellen sieht die KI den gesamten Inhalt! So läuft der Prozess: 1. Jede Dokumentseite in ein Bild verwandeln. 2. Einen Bild-Embedding-Vektor (die „Zahlen") für jede erstellen. 3. Bilder und Vektoren in einer Datenbank speichern. 4. Nutzer stellt eine Frage? Auch die Frage in einen Vektor verwandeln und die relevantesten Bilder finden. 5. Bilder einem Vision-KI-Modell (wie Grok oder Gemini) zuführen. 6. Eine präzise Antwort erhalten 🎉 Das glänzt bei komplexen Dokumenten. Denken Sie an Installationsanleitungen. Oder Finanzberichte mit Diagrammen. Die KI sieht das gesamte Layout. Sie versteht Zusammenhänge.
Ein rotes Modem auf einem anderen, verbunden mit einem Kabel? Es steht im Bild. Keine Beschreibung nötig.
- Einfacher: Keine Kopfschmerzen bei der Textextraktion.
- Reicher: Visuelles verleiht Antworten Tiefe.
- Flexibler: Funktioniert für jeden Dokumentstil.
Bildvorschlag: Eine komplexe Dokumentseite zeigen (z. B. eine Bedienungsanleitung mit Text, Pfeilen und Diagrammen). Daneben ein KI-Chat, der eine Frage zur Anleitung beantwortet.
Wie findet man das beste Bild-Embedding-Modell?
Die Forscher hinter ColPali haben Bild-Embedding-Modelle mit Dokumentdaten populär gemacht.
Sie haben auch eine Bestenliste für Open-Source-Modelle erstellt: https://huggingface.co/spaces/vidore/vidore-leaderboard
Es gibt auch Modelle, die nicht Teil dieser Bestenliste sind. Proprietäre Modelle von Cohere zum Beispiel. Wenn Sie eine Bestenliste kennen, die sowohl Open-Source- als auch Closed-Source-Bild-Embedding-Modelle vergleicht, lassen Sie es uns bitte per E-Mail oder auf X wissen 🙏🏻
Auswirkungen in der Praxis
Bild-Embedding-Modelle sind nicht nur Theorie. Sie beweisen sich. Unternehmen mit unübersichtlichen, visuell-lastigen Dokumenten sehen große Erfolge. Die Einrichtung ist schneller. Die Antworten sind schärfer. Es ist nicht immer die beste Wahl – einfacher Text funktioniert oft. Aber für Unternehmen mit sich entwickelnden, komplexen Dateien? Bild-Embeddings sind der Weg. Wir haben gerade begonnen, Bild-Embedding-Modelle in neuen Projekten einzusetzen. Die Ergebnisse sind vielversprechend. Es wird zu unserem bevorzugten Ansatz. Die Zukunft des Unternehmens-KI-Chats ist visuell. Und sie ist da!
