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KI-Framework: Übersicht und Grundlagen
Was ist das unitop KI-Framework?
Das unitop KI-Framework ist die technische Grundlage für alle KI-gestützten Funktionen in unitop. Es stellt eine standardisierte Schnittstelle bereit, über die verschiedene unitop Module und kundenindividuelle Geschäftsprozesse mit künstlicher Intelligenz interagieren können.
Das Framework fungiert als Vermittler: Es verbindet KI-Modelle, die auf Azure OpenAI bereitgestellt werden, mit Business Central und unitop. Dadurch können Sie KI-Funktionen nutzen, als wären sie direkt in Business Central integriert.
Warum wird das KI-Framework benötigt?
In Business Central gibt es keinen frei konfigurierbaren Zugriff auf eine künstliche Intelligenz wie beispielsweise die Modelle von OpenAI, Google oder anderen Anbietern. Das unitop KI-Framework schließt diese Lücke, indem es als Vermittler zwischen KI-Modellen (bereitgestellt auf Azure OpenAI) und Geschäftsprozessen in Business Central und unitop fungiert. Dies ermöglicht es verschiedenen Modulen von unitop und auch Ihren individuellen Geschäftsprozessen mit KI zu interagieren, als wäre sie direkt in Business Central enthalten.
Konkret bedeutet das:
- Standardisierte API-Kommunikation mit Azure OpenAI
- Wiederverwendbare Konfigurationen für verschiedene Anwendungsfälle
- Flexible Prompt-Verwaltung und Variablensysteme
- Einheitliche Fehlerbehandlung und Protokollierung
- Skalierbare Architektur für unterschiedliche KI-Modelle
Unterschiede zu anderen unitop Features
Das KI-Framework unterscheidet sich grundlegend von anderen unitop Features:
Das Framework ist keine eigenständige Funktionalität, sondern eine technische Infrastruktur. Es stellt die notwendigen Werkzeuge und Schnittstellen bereit, über die andere Module KI-Funktionen nutzen können.
Wichtige Unterscheidung:
Hinweis
Das KI-Framework ermöglicht KI-Fähigkeiten wie Textanalyse, Übersetzung oder Kategorisierung. Es kann diese Funktionen jedoch nicht selbst ausführen. Die tatsächliche Ausführung erfolgt in den Anwendungsszenarien, die auf das Framework zugreifen.
Beispiel: Das Framework stellt die Möglichkeit bereit, Texte zu analysieren – es analysiert aber keine Texte selbst. Diese Aufgabe übernehmen die Anwendungsszenarien wie das Vorfallsmanagement.
Die technische Grundlage
Das KI-Framework ist die Infrastrukturebene, die folgende Aufgaben erfüllt:
Konfigurationsverwaltung:
- Definition verschiedener Use Cases für unterschiedliche Anwendungszwecke
- Auswahl und Parametrierung von KI-Modellen (z. B. GPT-4, GPT-4-turbo)
- Festlegung von Modellparametern wie Max Tokens und Temperatur
- Verwaltung mehrerer Konfigurationen für Tests und Produktivbetrieb
Prompt-Management:
- Erstellung von Meta Prompts (Systemanweisungen für die KI)
- Definition von User Prompts (Benutzeranweisungen für konkrete Anfragen)
- Verwendung von Variablen und Platzhaltern für dynamische Inhalte
- Integration von Kontexttabellen für komplexe Datenstrukturen
API-Integration:
- Sichere Verbindung zu Azure OpenAI
- Verwaltung von Zugangsdaten und Authentifizierung
- Fehlerbehandlung und Logging
- Performance-Optimierung durch Connection-Pooling
Wichtig
Das Framework ermöglicht KI-Fähigkeiten, führt sie aber nicht selbst aus. Es ist vergleichbar mit einem Werkzeugkasten: Das Framework stellt die Werkzeuge bereit, aber die eigentliche Arbeit wird in den Anwendungsszenarien geleistet.