Mest læste artikler
Se de mest populære blogs eller artikler om brugen af LLM modeller. De fleste helt eller delvis skrevet af en AI....
Kunstig intilligens bygger på en række principper
Anvendelsen af kunstig intelligens bygger på en række komponenter og principper. Grundlæggende er det simpelt, men alligevel varierer resultaterne utroligt meget på tværs af aktører. Nedenfor kan du se en række bud på de elementer, der tilsammen udgør et stærkt grundlag for anvendelsen af kunstig intelligens.
Cloud og AI
GenAI og cloud hænger sammen, læs her hvorfor de store modeller kan noget de mindre ikke kan, men hvordan du alligevel kan bruge dem på tværs
Effektive lokale modeller
Se ikke mindre LLM’er som svage udgaver af store modeller – de er præcisionsværktøjer, når kontrol, sikkerhed og forudsigelighed betyder mest.
Lokal behandling = maksimal sikkerhed
Lokale LLM’er kan bruges til sikre analyser, udtræk, validering og klassifikation af følsomme data – hvis de designes rigtigt.
Datakilder = muligheder
Hvordan bliver datakilder et ægte aktiv og ikke et add-on, når LLM skal skabe reel forretningsværdi i praksis og sikre sammenhæng
AI kun via en browser?
Den største værdi af LLM’er opstår ikke i den isolerede browser-chat, men når modellerne er integreret som et aktivt, event-drevet lag i virksomhedens egne processer og systemer.
Sikkerhed i LLM
Bekymring og omtanke omkring LLM-brug er sundt og nødvendigt, men frygt er ofte ubegrundet; teknologien er kontrollerbar, hvis den anvendes med forståelse og klare rammer.
Eksempler på RAG-data fra åbne datakilder
RAG-data bygger på valide kilder med høj dataintegritet, hvor indholdet kan spores tilbage til et pålideligt datagrundlag. Her viser QSvar eksempler fra åbne, ikke-kommercielle datafangster.
Revisornævnets kendelse stadfæstet af Østre Landsret – frakendelse af godkendelse
Dokumentet omtaler, at Østre Landsret har stadfæstet Revisornævnets kendelse fra 2016 i en bestemt sag. Statsautoriseret revisor får frakendt sin godkendelse i 2 år, gældende fra landsrettens dom.
Læs mereFra åbne data til anvendelige RAG-eksempler
QSvar indsamler løbende aktuelle RAG-data fra åbne og offentlige kilder. Eksemplerne viser én type anvendelse, men samme metode kan også bruges på finansielle indsigter, investeringsrelevante data, salgs- og konkurrencedata samt interne opfølgninger og indsatsområder.
Gå til RAG-eksempler