Interview mit Xiao Yumin, CTO von TorchV AI: Unstrukturierte Daten für einen Wettbewerbsvorteil nutzen

Das Interview mit Xiao Yumin, CTO von TorchV AI, in dem es um die Nutzung unstrukturierter Daten für Wettbewerbsvorteile geht, wird von BTW Media profiliert, da veröffentlichte Beweise es mit Internetinfrastruktur, Governance, Betriebsabhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Xiao Yumin, CTO von TorchV AI, ist Experte für technische Entwicklung, spezialisiert auf RAG, Vektorsuche und die Analyse unstrukturierter Daten.
• Xiao diskutiert die Ausrichtung des Unternehmens auf B2B-Lösungen, die Nutzung unstrukturierter Daten sowie die einzigartigen Herausforderungen und Chancen in der sich entwickelnden Landschaft KI-basierter Technologien.

Vor kurzem hatten wir die Gelegenheit, mit Xiao Yumin, dem CTO von TorchV AI, zu sprechen.TorchV AIist ein führender Innovator im Bereich der Schreibunterstützung im Platform-as-a-Service (PaaS)-Modell. Das Unternehmen sorgt seit seiner Gründung im Jahr 2023 mit seiner hochmodernen Plattform für Aufsehen, die die Erstellung von Marketinginhalten und das Verfassen offizieller Dokumente unterstützt.

Vorstellung von Xiao Yumin

Xiao Yumin ist der CTO von TorchV AI. Er hat an technischen Entwicklungen in Java und Python teilgenommen, mit umfassender Expertise in technischen Architekturen, Microservices, Open-Source-Frameworks und einem besonderen Interesse an RAG (Retrieval-Augmented Generation), Vektorsuche und der Analyse unstrukturierter Daten. Derzeit leitet er die Produkt- und Forschungsaktivitäten bei TorchV AI, mit Schwerpunkt auf großen Modellen, RAG und Vektorsuche. Darüber hinaus ist Xiao der Autor des GVP Open Source China-Projekts Knife4j.

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F: Ich verstehe, dass das Produkt Ihres Unternehmens hauptsächlich B2B-Kunden anspricht. Verglichen mit B2C-Produkten wie Baidus „Wenyan Yixin“ und Alibabas „Tongyi Qianwen“, die generative KI mit Fokus auf Dokumentensuche sind, was hat Ihre Entscheidung motiviert, sich auf B2B-Kunden zu konzentrieren?

„In Unternehmensumgebungen haben unstrukturierte Daten einen erheblichen Wert. Es ist wie das Betanken eines Fahrzeugs; Daten können ein Unternehmen antreiben und kontinuierlich ihren Wert freisetzen.“

Xiao Yumin, CTO von TorchV AI

Ursprünglich war unser Ziel, eine Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung zu entwickeln, und wir bieten derzeit zwei Versionen an. Eine davon ist ein Online-SaaS-Dienst, der seit dem Aufkommen von RAG und großen Modellen in Betrieb ist. Bereits 2019 waren wir mit der Entwicklung von Produkten für intelligente Kundenbetreuung beschäftigt, wenn auch mit einem etwas veralteten Technologie-Stack. Nach dem Aufkommen großer Modelle haben wir unseren Technologie-Stack grundlegend umgestaltet. Zuvor betrieben wir eine Wissensdatenbank, die erhebliche personelle Ressourcen zur Pflege der Informationen erforderte.

Wenn ein Nutzer sich beispielsweise nach dem Wetter in Shanghai erkundigte, bestand unser Ansatz darin, spezifische Antworten zu pflegen, entweder über Wetter-APIs oder durch Nutzung anderen Textwissens, was für unser Wissensdatenbank-Team sehr aufwendig war.

Wir ergriffen die Gelegenheit, die große Modelle boten, und stützten uns auf unsere bisherige Erfahrung, um unser Geschäft zu starten, mit der Wissensdatenbank als Eckpfeiler. Wie Sie bereits erwähnten, sind auch große Unternehmen wie Baidu und Alibaba in diesem Bereich tätig. Kleine Unternehmen haben jedoch ihre eigenen, besonderen Vorteile. Erstens haben viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) die digitale Transformation möglicherweise noch nicht vollständig vollzogen.

Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz ermöglicht uns die von uns entwickelte Wissensdatenbank, auf frühere Digitalisierungsbemühungen aufzubauen und KI zu einem hochrelevanten Produkt zu machen. Darüber hinaus wird in unseren praktischen Arbeitsszenarien etwa 80 % der Zeit für die Verarbeitung unstrukturierter Daten aufgewendet.

Darüber hinaus glauben wir fest daran, dass unstrukturierte Daten in Unternehmensumgebungen einen erheblichen Wert haben. Wie kann das volle Potenzial dieser Daten ausgeschöpft werden? Es ist wie das Betanken eines Fahrzeugs; Daten können ein Unternehmen antreiben und kontinuierlich ihren Wert freisetzen. Im Gespräch mit vielen Kunden teilen diese oft ähnliche Bedenken. Ein Großteil dieser Daten, einschließlich Dokumente, wird in der Regel auf den persönlichen Computern der Mitarbeiter gespeichert. Sie wünschen sich eine zentrale Plattform für die Daten, ähnlich einem Daten-Hub.

Wenn wir jedoch zuvor über Daten-Hubs und Big Data sprachen, lag der Fokus hauptsächlich auf großen Unternehmen, die Big-Data-Zentren einrichten, wodurch der Wert der Daten-Hubs nicht voll ausgeschöpft wurde, da der Fokus hauptsächlich auf strukturierten Daten lag.

Große Unternehmen verfügen über verbraucherorientierte Produkte wie WeChat und DingTalk, die tief in die Büroumgebungen integriert sind und über beträchtliche Datenansammlungen verfügen, die eine Datenanalyse und -exploration ermöglichen. In kleinen und mittleren Unternehmen sind diese Produkttypen jedoch nicht an deren Bedürfnisse angepasst. Sie besitzen eine Vielzahl von Dokumenten, darunter Finanzunterlagen, Mitarbeiterinformationen, Verträge und andere relevante Dokumente. Die Herausforderung besteht daher darin, diese Daten im KI-Zeitalter effektiv zu nutzen.

Unser derzeitiges Ziel ist es, diese Tools durch kollaborative Methoden innerhalb des Unternehmens effizient zu nutzen, um den gesamten Arbeitsablauf zu optimieren.

F: Passen Sie bei der Gestaltung der Produkte Ihres Unternehmens verschiedene Produktkategorien maßgeschneidert an, um die spezifischen Probleme verschiedener Kunden zu lösen?

Als Antwort auf Ihre Frage zur Anpassung von Produkten für unsere Kunden: Wir praktizieren keine umfassende Individualisierung. Stattdessen bauen wir auf einer grundlegenden Wissensdatenbank auf, die als Eckpfeiler unseres Daten-Ökosystems dient. Ist dieser Eckpfeiler erst einmal etabliert, entwickeln wir darauf eine Vielzahl von Anwendungen, ähnlich einem App-Center, das auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten ist. Heute könnte es beispielsweise erforderlich sein, eine Anwendung zur Vertragsprüfung zu erstellen, um die Effizienz der Rechtsabteilung eines Unternehmens zu verbessern.

Wir haben eine Anwendung für Verträge im Einsatz, und morgen könnte es um Texterstellung gehen, die sich speziell auf Szenarien wie die Erstellung von Jahresberichten konzentriert. Wir passen die Anwendung an die spezifischen Umstände unserer Kunden an, um sicherzustellen, dass sie ihnen wirklich hilft, nützliche KI-Szenarien in ihrem Unternehmen zu schaffen. Wir bemühen uns, jede Anwendung Schritt für Schritt zu festigen. In einem professionellen Kontext unterscheidet sich der Einsatz von KI erheblich von der Erstellung eines unterhaltsamen Bildes, Videos oder Musikstücks.

Die Anforderungen an KI in einem beruflichen Umfeld sind wesentlich höher.

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F: Könnten Sie die technischen Herausforderungen ansprechen, denen Sie bei der Entwicklung Ihrer Produkte und Lösungen begegnet sind?

Es gibt in der Tat mehrere schwierige Probleme. Wie Technologen oft sagen, scheint dieses spezielle Problem keinen Boden zu haben. Derzeit ist in der Branche das Dokumentenmanagement, insbesondere von PDFs, vielleicht der schwierigste und problematischste Aspekt. Im Moment kann kein Anbieter, nicht einmal die fortschrittlichsten Systeme wie ChatGPT4, eine vollständige und genaue Extraktion von Informationen aus PDF-Dokumenten garantieren. Wie wir beobachten, ist dies ein kontinuierlicher iterativer Prozess, da sich alle im KI-Bereich zunehmend auf die Lösung dieses Problems konzentrieren.

Die Technologieentwicklung schreitet sicherlich voran, einschließlich vieler Open-Source-Projekte und verschiedener KI-Modelle, die alle in diesem Bereich Fortschritte machen.

F: Haben Sie weitere Gedanken, die Sie mit uns zu Ihrer Sicht auf unstrukturierte Daten teilen möchten?

„Die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu analysieren, zu prüfen und zu verstehen, ist nicht nur eine technologische Herausforderung, sondern auch eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil anstreben.“

Xiao Yumin, CTO von TorchV AI

Unstrukturierte Daten stellen eine riesige, unerschlossene Ressource dar, die ein enormes Potenzial für Organisationen birgt. Angesichts der Komplexität und des Volumens unstrukturierter Daten erfordert die Nutzung ihres Werts innovative Ansätze und Technologien. Das Aufkommen großer Sprachmodelle und die Fortschritte in der KI haben es uns ermöglicht, daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die zuvor unvorstellbar waren. Aus meiner Sicht liegt die Zukunft in unserer Fähigkeit, diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, und wir arbeiten aktiv an diesem Ziel.

Eine persönliche Perspektive

Xiao Yumin erweist sich als visionärer und pragmatischer Führer im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Softwareentwicklung. Seine umfassende technische Expertise in Bereichen wie RAG, Vektorsuche und Analyse unstrukturierter Daten, gepaart mit seiner praktischen Erfahrung in der Entwicklung von Open-Source-Projekten wie Knife4j, macht ihn zu einer glaubwürdigen Autorität auf seinem Gebiet. Xiaos Engagement, KI-Technologien zur Lösung realer Probleme einzusetzen, insbesondere im B2B-Bereich, spiegelt sein Verständnis des Marktes und der Herausforderungen wider, denen kleine und mittlere Unternehmen gegenüberstehen.

Xiaos Ansatz zur Produktentwicklung ist methodisch und konzentriert sich auf die Schaffung skalierbarer Lösungen, die an die unterschiedlichen Bedürfnisse von Unternehmen angepasst werden können. Seine Betonung des Aufbaus einer soliden grundlegenden Wissensdatenbank als Eckpfeiler für verschiedene Anwendungen zeugt von seinem strategischen Denken und seiner langfristigen Vision.

Indem er der Entwicklung von Anwendungen Priorität einräumt, die an spezifische Kundenanforderungen angepasst werden können, zeigt Xiao ein ausgeprägtes Bewusstsein für die Bedeutung von Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in einer sich schnell entwickelnden Technologielandschaft.

Darüber hinaus offenbaren Xiaos Einblicke in die Herausforderungen des Managements unstrukturierter Daten, insbesondere die Komplexität der Extraktion sinnvoller Informationen aus Dokumenten wie PDFs, sein Engagement für kontinuierliche Verbesserung und Innovation. Seine Anerkennung des strategischen Werts unstrukturierter Daten und des Potenzials, das sie für Unternehmen bergen, unterstreicht seine zukunftsorientierte Denkweise und sein Bestreben, neue Wege für Wachstum und Wettbewerbsvorteile zu erschließen.

Insgesamt ist Xiao Yumin ein nachdenklicher und motivierter Mensch, der technische Fähigkeiten mit einem klaren Verständnis der Geschäftslandschaft verbindet. Seine Führungsrolle bei TorchV AI zeichnet sich durch den Fokus auf die Entwicklung praktischer KI-Lösungen aus, die die Art und Weise, wie Unternehmen im digitalen Zeitalter arbeiten und erfolgreich sind, wirklich verändern können.