Amagno.AI kennenlernen

Amagno.AI

Amagno.AI erlaubt das Unterhalten mit Dokumenten für deutlich größere Mehrwerte in der Auswertung, Aufbereitung und Informationsausbeute, als eine klassische Suche.

Dies ist ein kostenpflichtiger Premium Service für Amagno Business Cloud in Deutschland und erfordert eine Lizenz im Rahmen einer Organisation.

Amagno.AI basiert auf Künstliche Intelligenz. Diese Technologie befindet sich in einem raschen Wandel, teilweise in wöchentlichen Veränderungen. Die Ergebnisse im Einsatz mit der KI können von überragend bis enttäuschend sein, dessen Ursachen vielfältig sind. Die Hintergründe erklären wir im späteren Abschnitten. Wichtig ist, dass vor einer verbindlichen Bestellung der Nutzen von Amagno.AI auf Basis des eigenen Bedarfs getestet wird, um Vor- und Nachteile abzuwägen.

Der Funktionsumfang von Amagno.AI kann sich verändern.

Bestandteile

Amagno verfolgt in seinen Produkten einen universellen Ansatz. Daher vereint der Amagno.AI Premium Service verschiedene Leistungsmerkmale, die in drei wesentliche Elemente unterteilt sind.

Die App verfügt derzeit den Chat auf einzelne Dateien. Alle weiteren Chatmöglichkeiten, z.B. der globale Chat, sowie die Konfiguration von Autopilot und Automate sind über den Client für Windows zugänglich.

Chat

Der Chat erlaubt die Unterhaltung mit einem oder mehreren Dokumenten sowie zu ganzen Ablagen oder einer ganzen Organisation. Der Anwender stellt eine Frage und Amagno.AI liefert nach kurzer Zeit antworten und ermöglicht Rückfragen. Lesen Sie dazu mehr im nächsten Kapitel.

Autopilot

Der Autopilot liefert derzeit mehrere Daten im Dokumentenkontext.

Standarddokumentdaten

Jedes Dokument wird auf Basis seiner ersten 500 Zeichen des Volltextes beim Import analysiert. Die KI versucht folgende Daten zu erkennen und stellt diese in fünf Merkmalen automatisch bereit, um diese beispielsweise für Geschäftsprozesse oder das Surfen durch die Merkmalsstruktur (statt Ordner) zu verwenden. Dies sind folgende Daten:

• Dokumentenart (z.B. „Vertrag“)
• Dokumentenunterart (z.B. „Leasingvertrag“)
• Dokumentendatum (das Datum eines Anschreibens, nicht ein Dateidatum)
• Absender (z.B. Name des absendenden Unternehmens oder der Person)
• Empfänger (z.B. Name des empfangenden Unternehmens oder der Person)

Rechnungsdaten

Erkennt die KI durch die Standarddokumentdaten, dass es sich um eine Rechnung oder Gutschrift handelt und ist es kein E-Rechnungsformat gemäß EN16931, wird die KI versuchen, die Rechnungsdaten zu erkennen, die Amagno auch für ein EN16931 Dokument derzeit als Merkmale ausgibt, z.B.

• Umfangreiche Absender- und Empfängerinformationen
• Klassische Rechnungspositionen
• Zahlungsinformationen

Die Qualität einer Erkennung ist von vielen Faktoren abhängig, z.B. ob die Datei lesbar ist, ob ein Volltext gewonnen werden konnte, wie die dazu vorher mögliche OCR Erkennung gewesen ist und vieles mehr.

Automate

Geplant für 2025 verfügt Automate über die Möglichkeit, den Automatisierungsgrad bei der Erkennung, Validierung, Berechnung etc erheblich zu erweitern.

Dazu bietet Automate die Möglichkeit, dass zu Dokumenttypen, Multimerkmalsets und Merkmalen Befehle (Prompts) hinterlegt werden.

So lassen sich zahlreiche komplexe Szenarien durch simple Formulierungen automatisieren, z.B.

• Es kann ein Befehl zum Dokumenttyp dazu dienen, sehr flexibel und dynamisch Dokumenttypen zuzuweisen, z.B. „Dokument ist eine Rechnung und der Absender ist die Firma Clean Power AG“ erkennt dies als Dokumenttyp der Ausgangsrechnung des betreffenden Unternehmens
• Es kann ein Befehl zu einem Multimerkmalset dazu dienen, sehr flexibel auf wiederkehrende Positionen einer Auflistung eines Dokuments einzugehen
• Es kann ein Befehl zu einem Merkmal dazu dienen, sehr flexibel einen Wert aus einem Dokument auszulesen, z.B. Vertragsnummer, Aktenzeichen, Adresse und vieles mehr. Ebenso kann dies eingesetzt werden, um Validierungen oder Berechnungen durchzuführen.

Automate ist ein sehr wirkungsvolles Instrument, sehr schnell und in natürlicher Sprache, komplexe Aufgaben zu Dokumenten zu erledigen, die vorher Mitarbeiter zeitaufwendig durchführen mussten.

Technologie

Amagno.AI basiert derzeit auf dem Modell GPT 4o Mini. Es beinhaltet einen enormen Wissensstand und ist limitiert bis Oktober 2023.

Die Daten werden in Rechenzentren in der EU, hauptsächlich in Deutschland, in der Microsoft Azure in eigenen abgesicherten Instanzen betrieben. Es erfolgt somit keine Übermittlung von Unternehmensdaten an öffentliche Apis, wie z.B. bei OpenAI.

Aus technischen Gründen ist eine KI nicht immer zuverlässig oder vollständig. Die KI kann nur assistieren. Für Entscheidungen auf Basis einer KI ist der Anwender (auch rechtlich) verantwortlich. Der Anwender sollte Antworten einer KI stets nochmal validieren. Amagno übernimmt keinerlei Haftung oder Veranwortung für Folgen, die ein Anwender durch die KI ausgelöst hat.

Alle Dokumente werden für eine Auswertung KI auf die Berechtigungen des Anwenders geprüft. Dies beeinflusst für jeden Anwender individuell das Ergebnis.

Amagno.AI kann aktuelle Informationen aus dem Internet und nach dem Oktober 2023 nicht verarbeiten und beantworten.

Das Sprachmodell GPT 4o Mini ist ein allgemeines Sprachmodell und kann universell eingesetzt werden. Es gibt zu verschiedenen Szenarien, z.B. im Rechtswesen, spezialisierte Sprachmodell geben, die zuverlässigere Anworten liefern.

Die Amagno.AI verarbeitet Texte, eine Grafiken oder Videos. Die Verarbeitungsmengen sind durch das Sprachmodell technisch limitier.

Genaue Informationen über die Funktionsweise und Besonderheiten und Einschränkungen der KI finden sich in den folgenden Abschnitten.

Token (Abrechnung)

Amagno.AI wird monatlich über Einheit Token abgerechnet. Die eingesetzte Technologie erfordert zahlreiche andere Cloudtechnologien, die wir auf den Artikel über die Token umgelegt haben.

Token sind eine kleinere Einheit als Wörter und setzen sich aus vielen Aspekten für die KI zusammen. Für einen Sprachschatz in Deutsch kann man grob einen Text durch den Teiler Vier ansetzen. Um zu sehen, wie Token in einer KI berechnet werden, kann die URL des OpenAI Tokenizer besucht werden.

Jede Aktivität über die KI verbraucht Token, beispielsweise:

• Das Stellen einer (Rück)-Frage
• Das Erhalten einer (Rück)-Antwort
• Die Verarbeitung der notwendigen Textelemente aus Dateien zur Zusammenstellung eine Antwort
• Die Verarbeitung von neuen Dokumentinhalten und deren Daten
• Die Verarbeitung von bestehenden Dokumentinhalten und deren Daten

Neben den offensichtlichen Fragen, Antworten und den zu verarbeitenden Dateien verwendet Amagno.AI auch zahlreiche Token im Hintergrund, um Abfragen und Abläufe zu steuern. Im Amagno Client für Windows ist das Tokenkontingent sowie das verbrauchte Volumen einsehbar. Diese Steuertoken erlauben technisch keine 1:1 Nachvollziehbarkeit, z.B. das eigene Zählen der Worte einer Frage und Antwort. Ebenso werden bei Rückfragen die vorherigen Fragen, Antworten und die im Hintergrund mit verarbeitenden Token der betreffenden Textabschnitte der Dateien für eine Konversation im Chat nochmals addiert. Dies obliegt dem Hersteller des Sprachmodells, wie z.B. Microsoft, auf das wir keinen Einfluss haben.

Wird der Amagno.AI Premium Service für Ablagen aktiviert, werden diese Daten, ergänzend für die KI indexiert, um die Daten für die Services bereit zu stellen. Wird Amagno.AI in einer Ablage aktiviert, die bereits viele Daten hat, werden umgehend Token verbraucht. Es ist zu empfehlen, vorher zu prüfen, ein einmaliges Tokenpaket zu erwerben, um große Mengen von Inhalten bestehender Ablagen für die KI zu verarbeiten. Die Amagno.AI Services pausieren, sobalt für den Monat das Token Paket verbraucht ist.

Der Premium Service Amagno.AI wird monatlich berechnet. Nicht verbrauchte Token werden nicht auf den Folgemonat übertragen. Werden mehr Token verbraucht, als gebucht, pausiert der Service bis zum nächsten Monatsstart oder es kann ein einmaliges Kontingent nachgebucht werden, was ebenfalls bis zum Ende eines Monats verbraucht sein sollte.

Funktionsweise

Die künstliche Intelligenz in modernen Softwaresystemen ist wenig spektakulär und recht einfache Technologie. Die Besonderheiten der Technologie sind:

• Die KI verfügt über ein enormes, weltweit antrainiertes Wissen in sehr vielen Sprachen
• Die KI verarbeitet Ein- und Ausgaben über ein Sprachmodell. Das ist die eigentliche Magie der derzeigen KI. Ein Sprachmodell (oder Language Model (LLM)) ist ein System, das trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es basiert auf Algorithmen und statistischen Verfahren, die Text analysieren und Muster erkennen, um natürliche Sprache zu verarbeiten.

Durch das LLM versteht Fragen, kann Dokumente interpretieren und gewünschte Ausgaben, also Antworten, erzeugen. Danach kann es Rückfragen verarbeiten. Es ermöglicht, viele Sprachen zu verstehen, die Ausgaben in andere Sprachen zu erzeugen und die Ausgaben an sich unterschiedlich auszugeben, z.B. als einfaches Ja/Nein oder Text oder Tabellen.

Durch dieses Verständnis weiß die KI durch die antrainierten Daten zu fast allen Dokumenten, um welche Dateiart es sich handelt und welche Daten darin wichtig ist.

Es kann sehr häufig Beziehungen zwischen Dokumenten erstellen, z.B. zwischen Rechnungen und Lieferscheinen.

Besonderheiten

Vollständigkeit

Im Rahmen eines Dokumentenmanagements werden häufig Fragen gestellt, um sehr viele Daten zu verarbeiten, z.B. „Summiere alle Rechnungen von Firma XY aus dem Jahr 2025″ oder “ Gibt es zu allen (200) Rechnungspositionen Lieferscheine“.

Für diesen Vorgang wird Amagno.AI die wichtigsten, aber nicht alle, Dokumentfragmene finden. Durch die Qualität der Fragmente und der Limitierung der Token zu einer Frage können nicht alle Dokumente berücksichtigt werden.

Dadurch kann die Vollständigkeit bei Fragen, die viele Dokumente einbezieht, die Vollständigkeit nicht gewährleistet werden.

Rechnerische Richtigkeit

Aus technischen Gründen kann eine KI nicht zuverlässig rechnen. Daher sind bei rechnerischen Aufgaben an die KI besondere Vorsicht geboten.

Hallluzinationen

Halluzinieren bedeutet, dass das Modell falsche oder erfundene Informationen generiert, die zwar sprachlich korrekt und überzeugend klingen, aber keinen Bezug zur Realität haben. Je aktueller die Sprachmodelle sind und sich immer mehr vor einer Antwort selbst prüfen, desto zuverlässiger sind die Ergebnisse.

Eine der Gründe ist auch, dass die KI dem Anwender zwingend ein Ergebnis liefern möchte. Dadurch werden Daten zusammengeführt, die es ggf in dieser Form gar nicht gibt.