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Xayn präsentiert Such- und Empfehlungs-KI Xaynia

Xaynia: Neue energie- und kosteneffiziente Such-KI für Unternehmen

Das forschungsbasierte KI-Unternehmen Xayn präsentiert heute Xaynia – eine KI für semantische Suche und personalisierte Empfehlungen. Unternehmen können damit ihren Nutzer*innen personalisierte Suchergebnisse und Empfehlungen ausspielen — und das alles datenschutzfreundlich sowie energie- und kosteneffizient. Xaynia ordnet mit ihrer Natural-Language-Processing-Technologie (NLP) nicht einfach nur gleiche Schlagwörter zu, sondern “versteht” Suchanfragen und deren Kontext ähnlich wie ein Mensch. So kann die KI präzise und auf individuelle Präferenzen zugeschnittene Ergebnisse liefern. Xaynia lässt sich unkompliziert als Plug-In über eine API implementieren.

Energie- und Kosteneffizienz durch Small Language Models

„Große KI-Sprachmodelle wie ChatGPT erleben aktuell einen richtigen Hype, verbrauchen aber auch enorme Mengen an Energie – und das auf Kosten der Umwelt. Das ist nicht nur problematisch für das Klima, sondern erhöht auch die Kosten für Geschäftskunden immens, insbesondere beim Einsatz im großen Maßstab. Hinzu kommt, dass wir überhaupt nicht wissen, was mit all den persönlichen Daten geschieht“, betont Dr. Leif-Nissen Lundbæk (CEO & Co-Founder von Xayn). „Unsere Suite mehrsprachiger NLP-Modelle Xaynia löst diese Probleme für Suchen und personalisierte Empfehlungen. Sie basiert nicht auf riesengroßen, sondern auf kleinen Sprachmodellen, die sogar so effizient sind, dass sie auf einem Mobiltelefon statt auf dem neuesten Supercomputer laufen können.“

Um die Energieeffizienz von Xaynia zu maximieren, hat Xayn seine KI ohne nennenswerte Einbußen bei der Genauigkeit von einem Large Language Model zu einem Small Language Model komprimiert. So kann Xaynia Big Data wie z.B. Millionen von Dokumenten in großen Datenbanken verarbeiten und gleichzeitig den Energieverbrauch und die Kosten minimieren. In einem kürzlich veröffentlichten Paper testete Xayn sein eigenes Modell ausgiebig auf Energieeffizienz. Dazu verglich das Team es mit anderen oft verwendeten Transformer-Modellen, die die Suchabsichten der Nutzer*innen und die indizierten Inhalte verstehen. In diesem Kontext schnitt Xaynia bis zu 20-mal energieeffizienter ab.

Xayn validiert seine Technologie mit verschiedenen Medieninstitutionen und -unternehmen, wie z.B. dem öffentlich-rechtlichen Fernsehsender ZDF. Die Medienanstalt arbeitet daran, die ZDFmediathek zu optimieren, indem sie die Videoempfehlungen für Nutzer*innen auf eine datenschutzfreundlichere und energieeffizientere Weise personalisiert.

Vielfältige Anwendungen in unterschiedlichen Branchen

Das Plug-in für Semantic Search & Recommendations eignet sich besonders für große Wissensdatenbanken von z.B. Medienhäusern, E-Commerce-Unternehmen oder Reiseplattformen. Denn insbesondere in diesen Einsatzfeldern steigert gelungene Personalisierung nachweislich die Einnahmen und bindet Kund*innen. Denn personalisierte Suchergebnisse und Empfehlungen erhöhen die Relevanz von Inhalten für Nutzer*innen und somit auch ihre Zufriedenheit. Um ein kohärentes Nutzungserlebnis auf verschiedenen Plattformen zu schaffen, kann Xaynia auf Websites, Apps, Push-Benachrichtigungen und Newslettern eingesetzt werden.

Europäische Maßstäbe in Transparenz, Datenschutz und Nachhaltigkeit

Das aus einem Forschungsprojekt an der Universität Oxford und dem Imperial College London hervorgegangene Unternehmen setzt sich für die technologische Souveränität Europas ein. Dazu hat sich das Berliner Unternehmen den europäischen Werten Transparenz, Datenschutz und Nachhaltigkeit verpflichtet. Deshalb entwickelt es Xaynia als datenschutzfreundliche Open-Source-Lösung.

Mit der kostenpflichtigen Variante profitieren Geschäftskunden zusätzlich von einer unkompliziert zu integrierenden API, die es ihnen ermöglicht, Xaynia und Xayns effiziente Infrastruktur zu nutzen, ohne dass sie über Fachwissen im Bereich des maschinellen Lernens verfügen oder selbst ein komplexes Content-Discovery-System unterhalten müssen.

Quelle Bild und Text: Xayn AG

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