Die Bibha-Plattform
Verbinden Sie das Modell mit dem gesamten Arbeitsablauf.
Bereiten Sie Daten vor, entwickeln und evaluieren Sie Modelle, erstellen Sie Agenten und Workflows und betreiben Sie diese über APIs oder Echtzeit-Sprachinteraktionen. Bibha verbindet die Artefakte, Infrastruktur, Kontrollen und Betriebsnachweise für das vollständige Geschäftssystem.
Wie funktioniert die Bibha-Plattform?
Bibha verbindet Daten, Modelle, Agenten und Workflows auf einer gemeinsamen Plattform. Teams bereiten Daten vor und versionieren sie, entwickeln und evaluieren Modelle, verbinden Wissen und Tools und stellen Anwendungen über APIs oder Sprache bereit. Rechenleistung, Governance und Monitoring unterstützen den Betrieb. Gemeinsame Arbeitsbereiche erhalten die Zusammenhänge zwischen Artefakten, Releases und Ergebnissen. Expertenteams können das System gemeinsam mit Ihnen entwickeln oder betreuen.
Halten Sie das gesamte System zusammen.
Organisieren Sie zusammengehörige Daten, Modelle, Prompts, Agenten und Releases rund um einen geschäftlichen Anwendungsfall. In gemeinsamen Arbeitsbereichen und Projekten finden Teams wiederverwendbare Artefakte, weisen Verantwortliche zu und verfolgen die Zusammenhänge von der Entwicklung bis zu den Betriebsergebnissen.
Trennen Sie Entwicklungs-, Test- und Produktionskonfigurationen. Prüfen Sie vor der Stilllegung eines Artefakts, wo es verwendet wird und was davon abhängt.
- Ihre Daten
- Daten aufbereiten
- Modellkatalog
- Trainieren
- Evaluation und QA
- Bereit zur Bereitstellung
Daten vorbereiten. Das Modell entwickeln. Das Ergebnis evaluieren.
Modellentwicklung verbindet drei Arten von Nachweisen: die verwendeten Beispiele, die ausgeführte Konfiguration und die akzeptierten Ergebnisse. Bibha bietet die Tools, um diese Entscheidungen nachvollziehbar zu halten.
Datenvorbereitung
Importieren und organisieren Sie Datensätze, bereiten Sie Beispiele und Trainingssegmente vor, prüfen Sie Qualität und Duplikate und bewahren Sie Datensatzversionen auf. Trennen Sie Trainingsdaten von Testfällen, dokumentieren Sie Herkunft und erlaubte Nutzung und bereiten Sie sensible Felder sowie fachliche Annotationen vor.
Modelltraining und Fine-Tuning
Vergleichen Sie Modellkandidaten, verwenden Sie Trainingsrezepte erneut und verwalten Sie Durchläufe mit Fortschrittsanzeige, Protokollen, Abbruch und unterstützter Wiederherstellung. Bewahren Sie Checkpoints und Modellversionen auf, vergleichen Sie Experimente und übergeben Sie eine ausgewählte Version zur Bereitstellung. Prüfen Sie Modellgröße und zulässige Artefaktexporte im Kontext der Aufgabe und Lizenz.
Evaluierung und Release-Qualität
Pflegen Sie fachliche Testsammlungen, vergleichen Sie mit einem Ausgangsstand und evaluieren Sie vollständige Agenten und Workflows. Ergänzen Sie menschliche Prüfung, Regressions- und Grenztests, vergleichen Sie Qualität, Geschwindigkeit und Kosten und bewahren Sie versionierte Ergebnisse sowie das Freigabeprotokoll auf.
Geben Sie Agenten Kontext, Handlungsmöglichkeiten und Grenzen.
Entwickeln Sie einen Agenten mit Prompts, einem ausgewählten Modell, Wissen und Tools für eine definierte Aufgabe. Ergänzen Sie ein Gedächtnis für erlaubte Kontinuität, Schutzregeln für Ausgaben und Aktionen sowie strukturierte Ergebnisse für den Geschäftsprozess.
Versionieren Sie Prompts, vergleichen Sie deren Wirkung und testen Sie den Agenten in einem kontrollierten Arbeitsbereich. Übergeben Sie unsichere oder folgenreiche Aufgaben an eine Person und verwenden Sie freigegebene Agentenkonfigurationen in geeigneten Anwendungen erneut.
Verbinden Sie Wissen und Geschäftssysteme mit den passenden Zugriffsrechten.
Verwalten Sie Referenzquellen, rufen Sie relevantes Material ab und zeigen Sie die Quelle, auf der eine Antwort beruht. Halten Sie das Wissen aktuell und beschränken Sie den Abruf auf Informationen, auf die der Nutzer oder die Aufgabe zugreifen darf.
Verbinden Sie operative Systeme über Tools und verwalten Sie Zugangsdaten getrennt von Anweisungen. Unterscheiden Sie Informationsabfragen von Aktionen, die Datensätze verändern. Testen Sie Verbindungen vor dem Einsatz und machen Sie Verbindungsfehler sichtbar, wenn Handlungsbedarf besteht.
Lassen Sie Workflows den Prozess abschließen.
Starten Sie Hintergrundaufgaben durch Geschäftsereignisse oder Zeitpläne. Legen Sie bedingte Schritte und Freigaben fest, bewahren Sie den Aufgabenstatus und setzen Sie die Arbeit in mehrstufigen Prozessen fort.
Berücksichtigen Sie bei Abhängigkeiten Wiederholungsversuche, Zeitüberschreitungen und den Schutz vor doppelten Aktionen. Sammeln Sie Ausnahmen zur Prüfung, überprüfen Sie den Abschluss im angebundenen System und setzen Sie Ausführungsgrenzen für Dauer, Schritte und Ausgaben.
Übertragen Sie dieselbe geschäftliche Aufgabe in ein Live-Gespräch.
Erstellen Sie Sprachinteraktionen mit Speech-to-Text, Text-to-Speech und Interaktion mit dem Modell in Echtzeit. Binden Sie Telefonie an, konfigurieren Sie Sprachen und Stimmen, berücksichtigen Sie Sprecherwechsel und Unterbrechungen und übergeben Sie geeignete Interaktionen mit Kontext an eine Person.
Wenden Sie den freigegebenen Informations- und Einwilligungsprozess auf Gesprächsaufzeichnungen an. Erfassen Sie Transkripte, Aufnahmen und strukturierte Ergebnisse und messen Sie den vollständigen Antwortweg. Für den geprüften Sprach- und Anwendungsstack sind lokale oder private Sprachkonfigurationen verfügbar.
Stellen Sie Modelle bereit und verwalten Sie die Umgebung dahinter.
Stellen Sie Rechen- und GPU-Ressourcen bereit oder binden Sie sie an. Führen Sie Trainings- und Verarbeitungsaufträge aus und stellen Sie ausgewählte Modelle für Anwendungen bereit. Verwalten Sie Kapazität, Parallelität, Skalierung und Ressourcenzuweisung passend zur Arbeitslast.
Betreiben Sie bereitgestellte Releases mit Zustandsüberwachung, Wiederherstellung, Rollout und Rollback sowie Sicherung und Wiederherstellung vereinbarter Artefakte. Legen Sie Ressourcenbudgets und Kontingente fest und verlagern Sie eine Arbeitslast bei Bedarf auf ein kompatibles Modell oder einen kompatiblen Anbieter.
Legen Sie Befugnisse und Datengrenzen ausdrücklich fest.
Kontrollieren Sie den Plattformzugriff und die Rollen, die Artefakte einsehen, bearbeiten, ausführen und freigeben dürfen. Wenden Sie Richtlinien und Isolationsgrenzen an, führen Sie eine nachvollziehbare Historie und definieren Sie, wer Produktionsänderungen genehmigen darf.
Verwalten Sie Anforderungen an Datenstandorte, Aufbewahrung und Löschung zusammen mit Verzeichnissen von Anbietern und Abhängigkeiten. Dokumentieren Sie Verantwortlichkeiten für Verschlüsselung und Schlüssel, halten Sie Nachweise zu Sicherheitszusagen vor und ermöglichen Sie das Stoppen im Notfall sowie den Entzug von Zugriffen. Export- und Übergangsunterstützung werden für zulässige Artefakte und vereinbarte Rechte festgelegt.
Erkennen Sie, was geschehen ist, was es gekostet hat und was verbessert werden sollte.
Verfolgen Sie Ausführungsverläufe und Aktivitätsverläufe. Beobachten Sie Fehler, Latenz, Durchsatz, Ressourcenzustand und Nutzung zusammen mit den fachlichen Kriterien, die die Arbeit erfüllen muss. Benachrichtigungen verbinden vereinbarte Betriebsgrenzen mit verantwortlichen Personen.
Erfassen Sie Rückmeldungen, priorisieren Sie eine Liste von Verbesserungen und evaluieren Sie Änderungen vor der Freigabe. Analysieren Sie Modellwahl, Kontextnutzung, Caching und Routing für die konfigurierte Arbeitslast und bewerten Sie Qualität und Kosten gemeinsam.
Eine beispielhafte Anfrage und die zugehörigen Kontrollen.
Angenommen, ein Serviceteam möchte ein KI-System einsetzen, das eine Kundenfrage beantwortet und einen operativen Folgeschritt vorbereitet. Dieses Beispiel zeigt das Zusammenspiel der Plattformbestandteile. Es ist keine Kundenfallstudie.
Die Anfrage empfangen
Eine Person nutzt einen Sprachkanal oder einen kundenorientierten Einstiegspunkt, oder eine vorhandene Anwendung startet die Aufgabe über eine API.
Den relevanten Kontext abrufen
Der Agent verwendet berechtigungsgesteuerten Wissenszugriff und eine Tool-Verbindung, um die relevanten Geschäftsinformationen einzubeziehen.
Im Workflow handeln
Der Workflow bereitet die Antwort und die nächste Aktion vor. Ein Freigabeschritt hält sensible Arbeit für eine menschliche Entscheidung an. Abschlussprüfungen verifizieren die daraus entstandene Änderung im angebundenen System.
Prüfen und verbessern
Aufgabenverlauf, Ergebnisse und Nutzung fließen in die Prüfung ein. Testen Sie eine vorgeschlagene Modell-, Prompt- oder Workflow-Änderung anhand fachlicher Fälle, bevor Sie ein neues Release freigeben.
Wählen Sie neben der Technologie auch das Umsetzungsteam.
Arbeiten Sie gemeinsam mit Bibha an Lösungsdesign, Datenaufbereitung, Modellen, Anwendungen und Bereitstellung. Dazu gehören die Vorbereitung des Betriebsteams und die Übergabe. Oder wählen Sie einen betreuten Betrieb mit Prüfungen von Ergebnissen, Kosten und Verbesserungen.
Für Software- und Umsetzungspartner bietet Bibha außerdem Unterstützung beim Aufbau von Partnerangeboten und der Einbettung von KI in Produkte. Definieren Sie Anwendung, Verantwortlichkeiten und kommerzielle Rechte für die geplante Zusammenarbeit.
Evaluieren Sie die Konfiguration, die Ihr Workflow verwenden wird.
Beginnen Sie mit der Aufgabe, den anzubindenden Systemen und den zu erfüllenden Bedingungen. Nutzen Sie die benötigten Bestandteile von Bibha neben vorhandenen Modellen und Tools.
Bestätigen Sie die Modelle, Datentypen, Anbieter, Hardware und Integrationskombinationen für diesen Entwurf. Legen Sie vor dem Einsatz die Bereitstellungsgrenzen, erwartete Arbeitslast, Abnahmekriterien und Betriebsverantwortlichkeiten fest.
Im Detail entdecken
Eine vernetzte Plattform. Entdecken Sie alle Funktionen.
Arbeitsbereiche und KI-Assets
Organisieren Sie KI-Projekte, finden Sie gemeinsame Artefakte, verfolgen Sie Abhängigkeiten und verwalten Sie Verantwortlichkeiten, Umgebungen und Stilllegung auf der Bibha-Plattform.
Datenaufbereitung und Datensätze
Bereiten Sie KI-Datensätze, Trainingssegmente und Prüfbeispiele vor. Validieren Sie die Qualität, bewahren Sie Versionen auf und verwalten Sie Datenrechte, sensible Felder und Aufbewahrung.
Modelltraining und Fine-Tuning
Wählen, trainieren und verfeinern Sie Modelle für geschäftliche Aufgaben. Verwalten Sie Rezepte, Durchläufe, Checkpoints und Versionen, evaluieren Sie das ausgewählte Modell und stellen Sie es bereit.
KI-Evaluation und Freigabequalität
Evaluieren Sie Modelle und vollständige KI-Systeme anhand fachlicher Tests. Vergleichen Sie Qualität, Geschwindigkeit und Kosten, prüfen Sie Grenzen und bewahren Sie Freigabenachweise auf.
Konfiguration und Verhalten von Agenten
Erstellen Sie KI-Agenten mit Anweisungen, Wissen, Tools, Workflows, Gedächtnis und Schutzregeln. Testen Sie das Verhalten, verwalten Sie Änderungen und leiten Sie Aufgaben zur menschlichen Prüfung weiter.
Workflow-Ausführung und Automatisierung
Erstellen Sie visuelle KI-Workflows mit Auslösern, Zeitplänen, Bedingungen und Freigaben. Verwalten Sie Status, Wiederholungsversuche, Duplikatschutz, Ausnahmen und überprüften Abschluss.
Wissen und Integrationen
Verbinden Sie KI mit freigegebenem Wissen und Geschäftssystemen. Verwalten Sie Quellen, Abruf, Zugriffe, Zugangsdaten und Aktionen passend zu den Aufgaben Ihres Teams.
Echtzeit-Sprachinteraktion
Entwickeln Sie KI-Sprachinteraktionen mit Sprachverarbeitung, Telefonie, Sprecherwechseln und Übergabe an Menschen. Definieren Sie Stimmen, Aufzeichnungen und Bereitstellung für Ihren Workflow.
Modellbereitstellung und Rechenleistung
Bringen Sie Modelle mit Inferenz, Rechenleistung, Auftragsausführung und Bereitstellungsverwaltung in Betrieb. Planen Sie Kapazität, Release-Kontrollen und Wiederherstellung passend zur Arbeitslast.
Governance und Kontrolle durch Kunden
Definieren Sie Zugriff, Datengrenzen und Änderungsbefugnisse für KI-Systeme. Prüfen Sie Rollen, Audit-Historie, Aufbewahrung, Abhängigkeiten und Nachweise zu vereinbarten Kontrollen.
Überwachung und Verbesserung
Prüfen Sie KI-Aufgabenverläufe, Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit, Nutzung und Kosten. Verbinden Sie Betriebsnachweise und Rückmeldungen mit klar verantworteten Verbesserungsentscheidungen.
Fragen und Antworten
Nein. Sie können ein externes Modell mit angebundenem Wissen und Tools nutzen oder ein Modell trainieren und anpassen, wenn die Aufgabe es erfordert. Modellvergleiche und aufgabenspezifische Evaluierung helfen, das Vorgehen zu beurteilen, bevor eine Version für den Einsatz ausgewählt wird.
Ein Agent verwendet Prompts, Wissen, Gedächtnis und Tools, um eine definierte Aufgabe zu bearbeiten. Ein Workflow organisiert den umgebenden Prozess mit Auslösern, bedingten Schritten, Freigaben, Wiederholungsversuchen und Abschlussprüfungen. Beide können im selben Geschäftssystem zusammen eingesetzt werden.
Nein. Der Wissensabruf liefert Informationen, während das System eine Anfrage bearbeitet. Training und Fine-Tuning verändern das Modell selbst. Bibha unterstützt beides mit getrennten Funktionen für Daten, Wissen und Evaluierung, damit Sie das zur Aufgabe passende Vorgehen wählen können.
Evaluieren Sie das Modell und den vollständigen Agenten oder Workflow anhand repräsentativer fachlicher Tests. Vergleichen Sie mit einem Ausgangsstand, beziehen Sie menschliche Prüfungen und Grenztests ein und bewahren Sie versionierte Nachweise zusammen mit der Abnahmeentscheidung auf. Legen Sie die Schwellenwerte passend zur Arbeitslast fest.
Ja. Bibha unterstützt die modulare Nutzung und Verbindungen zu Geschäftssystemen. Bestätigen Sie die konkreten Kombinationen aus Modell, Anbieter, Daten und Integration für die geplante Konfiguration. Sie müssen nicht alle Plattformfunktionen gleichzeitig einführen.
Nein. Rückmeldungen und Betriebsnachweise können zu Änderungen an Wissen, Prompts, Workflows, Modellen oder Infrastruktur führen. Bibha unterstützt eine priorisierte Verbesserungsliste, Evaluierung und kontrollierte Releases. Nachtrainieren ist eine mögliche Änderung, wenn Aufgabe und Nachweise dies rechtfertigen.