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QM-Prozesse modernisieren

Wir haben alle wichtigen QM-Unterlagen eines Kindergartens (mehr als 800 Dokumente) in unseren Chat-Bot integriert. So können alle Mitarbeitenden ganz leicht ihre Fragen klären und ohne langes Suchen auf alles was sie brauchen zugreifen. Dadurch wird wöchentlich Zeit gespart und sichergestellt, dass der QM-Prozess sich natürlich in den Alltag der (neuen) Erzieher*innen integriert.

THOT, OpenAI, Postgres, TypeScript, Next.js

Flow

Multilingualer Grenzwert Extraktor

Unser Grenzwert Extraktor ist ein Musterbeispiel für die Datenaufbereitung von komplexen Dokumenten. Um valide Informationen aus den verschiedenen Dokumenten-Typen zu extrahieren, dafür war ein tiefes Verständnis für die Thematik (hier Chemie) nötig, was durch den präzisen Einsatz von LLMs ermöglicht wurde.

Python, LLM, React

Python Skript schreiben welches aus PDFs in verschiedenen Sprachen und unterschiedlich strukturiert, Gefahrenstoffe und weitere Informationen aus liest

Mittels LLM entscheiden welche Methode zum extrahieren der Informationen am besten geeignet ist

Mit React eine simple Website erstellen welche das Python Skript ausführt und die Zieldatei zum download bereitstellt.

KI