Im modernen Geschäftsumfeld stehen Organisationen vor einer herausfordernden Aufgabe - die Bewältigung einer Informationsflut. Die Ausbreitung von Daten über verschiedene Wissensmanagementsystemen, wie Confluence, Jira und SharePoint - in günstigen Szenarien und Netzwerkfreigaben mit Word Dokumenten in weniger optimalen Situationen - kann das Auffinden spezifischer Informationen mit der Suche nach einer Nadel im Heuhaufen vergleichbar machen. Dies ist ein Dilemma, das wir kürzlich für einen Kunden in der deutschen Automobilindustrie identifiziert und gelöst haben.
The Complexity of Information Management
Die Organisationsstruktur unseres Kunden war komplex, mit mehreren Teams, die über verschiedene Systeme hinweg arbeiteten, jedes mit seinen spezifischen Tools, Formalitäten und persönlichen Nuancen, wie sie Informationen speicherten und verwalteten. Daher war die Herausforderung nicht nur technisch, sondern auch tiefgreifend organisatorisch. Die Abstimmung der verschiedenen Bedürfnisse und Richtlinien, Sicherheitsrichtlinien und mehr stellte ein erhebliches Hindernis dar.
Nehmen Sie zum Beispiel Team A, das es vorzog, seine Daten als Word-Dokumente in einer SharePoint-Bibliothek zu speichern, während Team B Confluence zur Verwaltung ihrer Projekt-Dokumentation verwendete. Die Unterschiede in diesen Systemen und ihrer Nutzung bedeuteten, dass die Konsolidierung dieser Informationen in eine einzige, leicht zugängliche Ressource keine geringe Leistung war.
Building Bridges Across Information Islands
Angesichts der Komplexität der Aufgabe implementierten wir einen geradlinigen Ansatz - Elasticsearch zur Datenverwaltung und Azure OpenAI-Dienste zur Datenabfrage.
Elasticsearch, eine robuste Open-Source-Such- und Analysemaschine, spielte eine wichtige Rolle. Seine Hauptaufgabe war das Bereitstellen und Indizieren von Daten. Der Aufbau mehrerer spezifischer Daten-Pipelines war eine Voraussetzung, da wir Dutzende von Dokumentationsquellen verbinden mussten, jede mit ihrer einzigartigen Struktur und Format.
Die Implementierung von Elasticsearch stellte verschiedene Herausforderungen dar. Wir mussten Aufgaben wie die Verwaltung der Clustergröße, die genaue Konfiguration der Knotentypen und die Gewährleistung der Datensicherheit bewältigen. Es war von entscheidender Bedeutung, die Stärke und Resilienz unserer Implementierung zu gewährleisten, um Datenverluste zu vermeiden.
Die Vorverarbeitung der Daten war eine weitere große Aufgabe. Das Reinigen und Standardisieren der Daten, der Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Daten und die Umwandlung der Rohdaten wie HTML, Word-Dokumente und XML in ein Format, das von Elasticsearch leicht indiziert und durchsucht werden konnte, erforderte die Entwicklung benutzerdefinierter Anwendungen und die Verwendung verschiedener Daten-Vorverarbeitungsbibliotheken in Python. Eine der größten Herausforderungen, vor denen wir standen, war die Gewährleistung einer effizienten Synchronisation zwischen verschiedenen Quellen, ohne die Systemressourcen zu erschöpfen. Wenn beispielsweise der AI-Service Daten abfragt, während ein Update läuft, könnte dies zu Dateninkonsistenzen und veralteten Daten führen. Wir meisterten diese Herausforderung durch die Implementierung einer Warteschlangen-basierten Architektur mit EventHubs, die sicherstellte, dass Updates und Abfragen sich nicht gegenseitig störten, und so die Integrität der Daten und die Stabilität des Systems aufrechterhielten.
Nach der Vorverarbeitung und Indizierung war die nächste Phase die Integration mit den in Azure gehosteten OpenAI-Diensten. Azure AI Studio war nützlich und bot eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Verwaltung und Konfiguration von OpenAI-Diensten. Der Prozess beinhaltete das Einrichten von API-Schlüsseln, das Spezifizieren von Endpunkten und das Aktivieren notwendiger Sicherheitsmaßnahmen, um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
Um eine Anwendung und eine API zur Datenabfrage zu erstellen, mussten wir Faktoren wie Sicherheit, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit sorgfältig berücksichtigen. Azure App Service war unsere Wahl, da es eine automatische Skalierungsfunktion bietet, die es der Anwendung ermöglicht, größere Lasten nahtlos zu bewältigen, und seine integrierten CI/CD-Fähigkeiten, die den Bereitstellungs- und Aktualisierungsprozess vereinfachten.
Tapping into the Power of Natural Language
Anstatt eines Chatbot-Modells, das oft zu unnötigen Hin- und Her-Interaktionen führen kann, nutzten wir die Fähigkeiten von GPT-4, um mit unserer Elasticsearch-Datenbank zu interagieren. GPT-4 analysierte die natürliche Sprachabfrage, suchte nach relevanten Informationen und generierte eine prägnante Zusammenfassung relevanter Dokumente.
Conclusion
Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit von Elasticsearch und Azure OpenAI haben wir ein System geschaffen, das die Informationsüberlastung durchbricht und einen schlanken, benutzerfreundlichen Zugang zu Informationen ermöglicht. Die Entwicklung hatte ihre Herausforderungen, aber deren Überwindung führte zu einer Lösung, die flexibel, robust und kosteneffizient ist. Es zeigt das Potenzial von AI im Wissensmanagement und zeigt uns, dass kein Heuhaufen zu groß ist, um die sprichwörtliche Nadel zu finden.
Comments