Radal: eine Low-Code-Plattform für die schnelle Feinabstimmung und Optimierung von KI-Modellen

Radal ist eine Low-Code-Plattform, die Unternehmen bei der schnellen Erstellung und Optimierung von KI-Modellen unterstützt. Sie ermöglicht es den Nutzern, Large Language Models (LLMs) ohne tiefgreifende Programmierung über eine intuitive Schnittstelle und KI-gestützte Funktionen zu trainieren. Die von Branchenexperten und Startup-Teams entwickelte Plattform legt den Schwerpunkt auf effiziente, maßgeschneiderte KI-Lösungen für eine Vielzahl von Sektoren, darunter das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Immobilienbranche usw. Radal unterstützt automatisierte Workflows, Modelloptimierung und benutzerfreundliches Oberflächendesign, um die Entwicklungszeit zu verkürzen und die Geschäftseffizienz zu verbessern. Die Benutzer können die Modelle mit Hilfe von Visualisierungswerkzeugen schnell an die spezifischen Anforderungen der Branche anpassen. Die Plattform bietet außerdem Echtzeit-Support, um sicherzustellen, dass Projekte schnell vorankommen.

Funktionsliste

• Visuelle ModellbildungMit einer Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer KI-Modelle schnell konfigurieren und trainieren, ohne komplexen Code schreiben zu müssen.
• KI-gestützte automatisierte ArbeitsabläufeUnterstützt die automatisierte Bearbeitung von Aufgaben, lässt sich in bestehende Systeme integrieren und rationalisiert Unternehmensprozesse.
• Modell-OptimierungOptimierung von KI-Modellen für branchenspezifische Aufgaben, um die Leistung zu verbessern und Modellverzerrungen zu reduzieren.
• benutzerfreundliche SchnittstelleIntuitive Web- und Mobilschnittstellen für eine einfache Bedienung und Überwachung von KI-Projekten bereitstellen.
• Online-UnterstützungVerbinden Sie sich mit einem Team von Fachleuten, um schnellen technischen Support zu leisten und die Projektentwicklung zu beschleunigen.
• Multimodale DatenverarbeitungUnterstützung für die Verarbeitung von Video-, Bild- und Textdaten zur Extraktion von Schlüsselinformationen.
• Sprachgesteuertes InteraktionssystemSprachassistenten mit niedriger Latenz und menschenähnlicher Stimme zur Optimierung der Kundeninteraktion.

Hilfe verwenden

Zugang und Registrierung

Um Radal zu verwenden, besuchen Sie zunächst https://radal.ai/Um sich zu registrieren, klicken Sie auf die Schaltfläche "Anmelden" auf der Homepage und geben Sie Ihre E-Mail-Adresse, Ihre Unternehmensdaten und Ihr Passwort ein. Nach der Registrierung sendet das System eine Bestätigungs-E-Mail, klicken Sie auf den Link, um das Konto zu aktivieren. Nach der Anmeldung gelangt der Benutzer auf das Haupt-Dashboard, das eine einfache Schnittstelle hat, und die linke Navigationsleiste enthält Module wie "Modellschulung", "Workflow", "Datenverarbeitung" usw. Erstnutzern wird empfohlen, den Leitfaden "Erste Schritte" auf der Homepage zu lesen, um die grundlegenden Funktionen zu verstehen.

Kernfunktion Betriebsablauf

1. visuelles Modelltraining

Die Kernfunktion von Radal ist das Low-Code-Modelltraining. Nach dem Einloggen klicken Sie auf das Modul "Model Training" und wählen "New Project". Benutzer können ein vortrainiertes Modell aus der Vorlagenbibliothek auswählen (z.B. basierend auf dem Transformator Das System erkennt nach dem Hochladen des Datensatzes automatisch das Datenformat und macht Optimierungsvorschläge. Der Datensatz kann im CSV-, JSON- oder Textformat vorliegen. Nach dem Hochladen erkennt das System automatisch das Datenformat und macht Optimierungsvorschläge. Beispielsweise analysiert die KI von Radal nach dem Hochladen von Kundendialogdaten die Datenqualität und empfiehlt Parameteranpassungen.

In der Trainingsschnittstelle können Sie per Drag-and-Drop Module hinzufügen, um die Modellstruktur anzupassen, z. B. einen Aufmerksamkeitsmechanismus hinzufügen oder die Anzahl der Schichten anpassen. Ohne Programmierung zeigt die Schnittstelle eine Echtzeitvorschau an, um die Modellleistung (z. B. Genauigkeit, Verlustwert) anzuzeigen. Nach dem Training klicken Sie auf "Modell speichern", um eine einsatzfähige Datei zu erzeugen, die in das ONNX- oder TensorFlow-Format exportiert werden kann. Der gesamte Prozess ist in der Regel innerhalb weniger Stunden abgeschlossen, abhängig von der Größe des Datensatzes und der Komplexität des Modells.

2. automatisierte Arbeitsabläufe

Radal bietet Workflow-Automatisierung für Unternehmen, die KI integrieren müssen. Gehen Sie zum Modul "Workflow", klicken Sie auf "Workflow erstellen" und wählen Sie die Aufgaben aus, die Sie automatisieren möchten, z. B. "Klassifizierung von Kundendaten" oder "Textzusammenfassung generieren". Benutzer können KI-Modelle über Drag-and-Drop-Konnektoren in bestehende Systeme, wie CRM oder ERP, integrieren. Die Plattform unterstützt über 250 API-Verbindungen zu gängiger Unternehmenssoftware wie Salesforce und SAP.

Bei der Einrichtung eines Workflows werden Sie aufgefordert, eine Auslösebedingung (z.B. Hochladen neuer Daten) einzugeben und ein Ausgabeformat (z.B. Erstellen eines Berichts oder Senden einer Benachrichtigung) auszuwählen. Beim Testen eines Workflows stellt Radal ein Echtzeitprotokoll zur Verfügung, das den Ausführungsstatus der einzelnen Schritte anzeigt. Wenn Anpassungen erforderlich sind, klicken Sie auf "Workflow bearbeiten", um die Logik neu zu konfigurieren. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf "Bereitstellen", um den Workflow in Produktion zu bringen.

3. die Datenverarbeitung und -optimierung

Radal unterstützt die Verarbeitung von multimodalen Daten. Gehen Sie zum Modul "Datenverarbeitung" und laden Sie eine Video-, Bild- oder Textdatei hoch. Das System analysiert den Inhalt automatisch, z. B. indem es Keyframes aus dem Video extrahiert oder die Stimmung im Text identifiziert. Der Benutzer kann das Ziel der Analyse auswählen, z. B. "Stimmungsanalyse" oder "Objekterkennung", und das Ausgabeformat festlegen (z. B. JSON oder visueller Bericht). Bei der Optimierung des Modells bietet Radal eine Option zur "Bias-Reduktion", die die Fehlerrate des Modells durch Anpassung der Trainingsparameter reduziert. Die Analyseergebnisse können direkt exportiert oder für weiteres Modelltraining verwendet werden.

4. sprachliches Interaktionssystem

Die Sprachassistentenfunktion von Radal eignet sich für Kundendienstszenarien. Gehen Sie zum Modul "Voice System" und wählen Sie "Create Voice Assistant". Benutzer können einen markenbezogenen Text hochladen, und das System generiert ein Sprachmodell, das dem Tonfall der Marke entspricht. Sobald die Einstellungen abgeschlossen sind, klicken Sie auf "Test", um einen Echtzeitdialog mit dem Assistenten zu führen und die Reaktionsgeschwindigkeit und -genauigkeit zu überprüfen. Der Assistent unterstützt mehrere Sprachen und hat in der Regel eine Latenzzeit von weniger als 200 Millisekunden. Nach der Bereitstellung kann der Assistent in eine Website oder eine mobile App eingebettet werden und über API-Aufrufe interagieren.

5. die Unterstützung in Echtzeit

Radal bietet eine Live-Support-Funktion. Klicken Sie auf das Symbol "Support" in der rechten unteren Ecke des Dashboards, um auf die Live-Chat-Schnittstelle zuzugreifen. Das Support-Team antwortet in der Regel innerhalb von 10 Minuten, um technische Probleme zu lösen oder Konfigurationshinweise zu geben. Bei komplexen Projekten können die Benutzer eine persönliche Beratung durch einen Experten anfordern, und das Team passt die Lösung an die Anforderungen des Unternehmens an.

Weitere Tipps zur Bedienung

• Überwachung und InbetriebnahmeNach dem Training oder der Bereitstellung werden auf der Überwachungsseite des Dashboards Leistungsdaten des Modells wie Inferenzzeit und Speichernutzung angezeigt. Die Benutzer können das Modell anhand der Aufforderungen optimieren.
• Mobile UnterstützungRadal bietet iOS- und Android-Apps mit denselben Funktionen wie die Webversion. Sobald Sie die App heruntergeladen haben, melden Sie sich mit Ihrem Web-Konto an, um Ihre Projekte zu synchronisieren.
• SicherheitDie Plattform unterstützt Datenverschlüsselung und Rechteverwaltung, um die Sicherheit der Unternehmensdaten zu gewährleisten. Benutzer können unter "Einstellungen" Zugriffsrechte konfigurieren, um den Aktionsradius von Teammitgliedern zu begrenzen.

Anwendungsszenario

1. Datenanalyse im Gesundheitswesen
   Gesundheitsdienstleister können Radal nutzen, um Patientenakten zu analysieren und Berichte zur Diagnoseunterstützung zu erstellen. Durch das Hochladen von Röntgenbildern und Patientenakten kann Radal zum Beispiel automatisch Anomalien erkennen und strukturierte Berichte erstellen, wodurch Ärzte Zeit sparen.
2. Bewertung des finanziellen Risikos
   Finanzunternehmen können mit Hilfe von Radal trainierte Modelle verwenden, um Transaktionsdaten zu analysieren und potenzielle Risiken zu erkennen. Automatisierte Workflows senden die Analysen in Echtzeit an die Risikokontrollteams und verbessern so die Effizienz der Entscheidungsfindung.
3. Immobilien-Kundendienst
   Immobilienunternehmen können den Sprachassistenten von Radal einsetzen, um häufig gestellte Fragen von Kunden zu Immobilienangeboten zu beantworten. Der Assistent kann personalisierte Antworten basierend auf den Eingaben des Kunden generieren, um das Nutzererlebnis zu verbessern.
4. SaaS-Produkt-Optimierung
   SaaS-Unternehmen können Radal nutzen, um Nutzerfeedback zu analysieren und die Produktfunktionalität zu optimieren. Identifizieren Sie Schmerzpunkte der Nutzer durch Stimmungsanalysen und setzen Sie schnell neue Prioritäten bei der Entwicklung.

QA

1. Erfordert Radal Programmierkenntnisse?
   Nein. Radal bietet eine Low-Code-Schnittstelle mit Drag-and-Drop und vordefinierten Vorlagen für die Modellschulung und -bereitstellung, die auch für nicht-technische Benutzer geeignet ist.
2. Welche Datenformate werden unterstützt?
   Radal unterstützt eine Vielzahl von Formaten wie CSV, JSON, Text, Bilder (PNG, JPG) und Videos (MP4, AVI), die nach dem Hochladen automatisch erkannt und optimiert werden.
3. Wie gewährleisten Sie die Datensicherheit?
   Radal verwendet eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und die Daten werden auf GDPR-konformen Servern gespeichert. Benutzer können Zugriffsrechte festlegen, um den Umfang des Datenzugriffs zu begrenzen.
4. Wie lange dauert es, ein Modell zu trainieren?
   Die Trainingszeit hängt von der Menge der Daten und der Komplexität des Modells ab. Kleine Datensätze (<10 MB) benötigen in der Regel 1-2 Stunden, große Datensätze können 4-6 Stunden dauern.
5. Welche Branchen werden unterstützt?
   Radal eignet sich für die Bereiche Gesundheitswesen, Finanzen, Immobilien, SaaS und Dienstleistungen und bietet maßgeschneiderte Modelle und branchenspezifische Vorlagen.