专注于以数据为中心的人工智能。该公司最初是一家人工智能咨询公司，由联合创始人兼首席执行官 Johannes Hötter 领导的团队很快意识到，开发人员 80% 的时间都花在审查数据上，而不是专注于模型开发。这种低效率显著降低了人工智能的开发和应用速度。为了应对这一挑战，Kern AI 开发了一个低代码平台，使开发人员能够快速分析数据集并使用向量搜索识别异常值。这项创新提高了数据准确性，并简化了工作流程，从而快速部署人工智能应用程序。
随着 的兴起
Kern AI 扩展了其平台，通过集成 GPT 等大 电话号码清单 型语言模型 (LLM)，为金融服务行业量身定制解决方案，从而支持快速开发准确且安全的生成式人工智能。Kern AI 的解决方案以 LLM 能够理解的方式对公司数据进行建模和集成，从而增强了所有 LLM 的可靠性，并提供了一个具有领先数据建模能力的平台。
挑战AI 与领先的保险公司合作
有效简化了客户服务团队处理复杂客户 针对个性化的机会利基 咨询的流程，从而减少了所需的时间和精力。客户咨询通常很复杂，支持团队需要花费大量时间查找和解读保险合同中的相关条款。这一流程会导致响应延迟，并可能对客户满意度产生负面影响。
为了解决这个问题，Kern AI 为一级支 比利时商业指南 持团队开发了一个内部 AI 聊天机器人。他们的平台帮助数据科学团队改进数据基础，从而加快应用程序的投产速度。通过使用嵌入来识别相关数据点和异常值，Kern AI 确保了更高效、更准确的数据处理。为了避免局限于单一的嵌入模型，他们尝试了包括情感嵌入在内的各种模型，最终发现了 Qdrant。
kern用户界面
Kern AI Refinery 是一个用于扩展、评估和维护自然语言数据的开源工具。
的案例充分展现了其解 保险
提供精准的 决方案的影响力，将客户咨询的平均响应时间从5分钟缩短至30秒以内。这一变化显著提升了客户体验，并减轻了支持团队的工作量。Johannes Hötter 指出：“我们的解决方案彻底改变了保险行业一级支持的运作方式，显著提高了效率和客户满意度。”
解决方案
Kern AI 发现了 Qdrant，并对其互动式 Discord 社区印象深刻，该社区强调了该平台的积极支持和持续改进。Qdrant 是团队使用的第一个矢量数据库，在测试了其他替代方案后，他们最终选择了 Qdrant，原因如下：
多向量存储：此功能至关重要
因为它允许团队存储和管理不同的搜索索引。鉴于没有一种嵌入能够适用于所有用例，此功能为嵌入带来了本质的多样性，从而实现了更灵活、更稳健的数据处理。
轻松设置：Qdrant 的简单设置过程使 Kern AI 能够快速集成并开始使用数据库，而无需大量开销，这对于保持发展势头至关重要。
开源：Qdrant 的开源特性与 Kern AI 自身的产品开发理念相契合。这使得 Qdrant 能够进行更大规模的定制，并与其现有的开源项目集成。
快速进步：的快速进步和频繁更
新确保 Kern AI 可以依靠持续改进和尖端功能来保持其解决方案的竞争力。
多向量搜索：允许 Kern AI 同时跨不同嵌入执行复杂查询，从而增强搜索结果的深度和准确性。
混合搜索/过滤器：支持传统关键字搜索与矢量搜索的结合，从而实现更细致、更精确的数据检索。
Kern AI 在其开源项目和商用端到端框架中 保险提供精准的 均采用了 Qdrant 的开源本地解决方案。该框架专注于金融和保险市场，与 LangChain 或 LlamaIndex 类似，但根据行业特定需求进行了定制。
kern-数据检索
在 Kern AI 中配置数据检索：微调搜索输入和元数据以优化信息提取。
结果
Kern AI 的主要用例专注于以极高的精度提升客户服务。借助 Qdrant 先进的向量搜索功能，Kern AI 始终将幻听率保持在 1% 以下。如此卓越的精度使他们能够为金融服务领域打造最精准的 RAG（检索增强生成）聊天机器人。