- BigQuery, Google Cloud Platform, KI
- Big Query, Google Cloud
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Christopher Maier
In zahlreichen Branchen sind Effizienz und Präzision von entscheidender Bedeutung. Die Verwaltung grosser Mengen an Projektdaten, wie Tagesberichte, Protokolle, Beschreibungen, Materialpläne und Produktdatenblätter stellt oft eine komplexe Herausforderung dar. Mit KI und BigQuery können Sie jedoch mühelos mit Ihren Dokumenten interagieren und in Echtzeit die benötigten Informationen abrufen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Dieses Wiki erklärt anhand eines Beispiels aus der Baubranche, wie diese Technologien zu erheblichen Verbesserungen führen können. Zudem wird ein von uns entwickelter Prototyp vorgestellt, der eine innovative Dokumenten- und Chat-Schnittstelle mit BigQuery als Vektordatenbank nutzt.
Inhaltsverzeichnis
Was ist BigQuery?
BigQuery ist das vollständig verwaltete, serverlose Data Warehouse von Google, das extrem schnelle SQL-Abfragen ermöglicht. Dank der leistungsstarken Recheninfrastruktur von Google ist BigQuery ideal für die Verarbeitung grosser Datensätze und bietet Echtzeitanalysen. Dies ist besonders vorteilhaft für die Baubranche, die einen schnellen Zugriff auf umfangreiche Projektdaten benötigt.
Die Rolle von Vektordatenbanken im Bauwesen
Vektordatenbanken speichern Daten als hochdimensionale Vektoren und eignen sich ideal für Ähnlichkeitssuchen. In der Software werden Vektoreinbettungen verwendet, um den Text von Baudokumenten darzustellen. Dies ermöglicht eine effiziente Suche nach den relevantesten Informationen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Eine Vektordatenbank ist eine spezielle Art von Datenbank, die Daten als Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum speichert. Diese Vektoren sind mathematische Objekte, die eine Richtung und eine Grösse haben. In diesem Zusammenhang handelt es sich typischerweise um Datenpunkte, die durch Algorithmen in eine numerische Form umgewandelt wurden.
Wie funktionieren Vektordatenbanken?
Mehrdimensionale Räume:
Ein mehrdimensionaler Raum enthält nicht nur die drei klassischen Dimensionen (Länge, Breite, Höhe), sondern viele Dimensionen, manchmal Hunderte oder Tausende. Jede dieser Dimensionen repräsentiert ein bestimmtes Merkmal der Daten.
- Koordinaten in diesem Raum: Jeder Vektor in diesem mehrdimensionalen Raum hat eine bestimmte Anzahl von Dimensionen. Die Koordinaten eines Vektors geben genau an, wo sich ein Datenpunkt in diesem Raum befindet. Ein Vektor in einem dreidimensionalen Raum hat beispielsweise die Koordinaten (2, 3, 5). In einem Raum mit 100 Dimensionen kann ein Vektor entsprechend 100 solcher Zahlen enthalten.
Einführung in den Kontext-Cache:
Der Kontext-Cache ist eine Funktion, die häufig aufgerufene Daten speichert, um sie nicht jedes Mal neu verarbeiten zu müssen. Dies spart Kosten und verbessert die Antwortzeiten.
Vorteile des Kontext-Caching:
- Kostenreduktion: Das Caching von häufig verwendeten Daten senkt die Betriebskosten, da bei jeder Anfrage weniger Token verarbeitet werden müssen.
- Reduzierte Latenz: Auf zwischengespeicherte Daten kann schneller zugegriffen werden, was die Benutzererfahrung verbessert.
- Nachhaltigkeit: Weniger Rechenleistung bedeutet weniger Energieverbrauch und führt zu einem nachhaltigeren Betrieb.
Anwendungsbeispiele für die Dokumentensuche:
Fazit:
KI und BigQuery bieten schnelle, präzise und skalierbare Lösungen für die Datenanalyse und den Informationsabruf, die das Projektmanagement in verschiedenen Branchen erheblich verbessern können. Unser Prototyp zeigt, wie diese Technologien genutzt werden können, um eine leistungsfähige Chat-Schnittstelle zu entwickeln, die effizient auf relevante Dokumente zugreift und diese verarbeitet.
Sind Sie interessiert? Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr darüber zu erfahren, wie Ihre Prozesse durch den Einsatz von KI und BigQuery optimiert werden können.
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