Multimodale KI-Systeme mit Databricks: Chancen und Praxis für die Industrie
Die reale Welt ist multimodal – Informationen liegen nicht nur in Textform, sondern auch in Bildern, Audio und zahlreichen weiteren Formaten vor. Unternehmen, die ihre Daten und Prozesse zukunftssicher aufstellen wollen, müssen dies berücksichtigen. Herkömmliche Systeme, die lediglich auf eine Datenart beschränkt sind, reichen für den effizienten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) längst nicht mehr aus.
In diesem Beitrag zeigen wir praxisnah, wie sich mit Databricks leistungsfähige, multimodale KI-Lösungen entwickeln und produktiv einsetzen lassen. Insbesondere für Unternehmen aus den Bereichen Fertigung, Versicherungswesen oder Health Care bieten sich enorme Vorteile durch die Kombination unterschiedlichster Datenquellen. Dabei gehen wir sowohl auf die technologischen Möglichkeiten als auch auf bewährte Methoden und Herausforderungen ein.
Was bedeutet Multimodale KI?
Multimodale KI beschreibt Ansätze, bei denen KI-Modelle verschiedenartige Datenquellen – wie Texte, Bilder, Sensorikdaten oder Audiodateien – gemeinsam verarbeiten und auswerten. So entsteht ein ganzheitlicher Blick auf komplexe Sachverhalte, mit dem Unternehmen bisher verborgene Erkenntnisse gewinnen oder vollkommen neue Produkte entwickeln können. Moderne Foundation Models wie Claude 3.7 Sonnet oder Llama4 erlauben es, solche Multimodalität „out of the box“ einzusetzen und Teilprozesse intelligent zu vernetzen.
Vorteile für Unternehmen
- Beschleunigte Prozesse: Informationen aus Text, Bild und Datenbank lassen sich nahtlos automatisieren und in Echtzeit auswerten.
- Verbesserte Entscheidungen: Umfassende Analysen ermöglichen fundierte Entscheidungsvorlagen basierend auf mehreren Datenmodalitäten.
- Neue Serviceangebote: Anwendungen wie visuelle Schadenbewertung oder Produktionsüberwachung werden möglich.
- Wettbewerbsvorteil: Früherkennung von Trends und Mustern durch kontextübergreifende Analysen.
Ein Praxisbeispiel: Versicherung mit Multimodalen Pipelines
Betrachten wir ein Beispiel aus dem Versicherungsbereich: Ein fiktives Unternehmen, das Kfz-Versicherungen anbietet, verfügt über einen umfangreichen Datenbestand mit Fotos von Unfallschäden und Kostendaten der Schadensregulierung.
Ziel: Kundinnen und Kunden sollen direkt nach dem Unfall per Foto eine Schadenschätzung erhalten. Das sorgt für Transparenz, beschleunigt die Bearbeitung und steigert die Kundenzufriedenheit.
Die technische Lösung mit Databricks:
- Batch-Inferenz mit Model Serving: Historische Unfalldaten (Bilder inkl. Schadenskategorien und zugehörigen Kosten) werden automatisiert ausgewertet und klassifiziert. Die Bilder werden dabei für optimale Ergebnisse vorverarbeitet, z. B. auf eine passende Auflösung skaliert.
- Extraktion von Schadenskategorien: Mithilfe von Funktionen wie
ai_query()lässt sich direkt eine strukturierte Ausgabe generieren – etwa eine Liste vordefinierter Schadensarten, die im Bild detektiert wurden. Das Formatieren als JSON vereinfacht den weiteren Datenfluss erheblich. - Erstellung von Embeddings & Vector Search: Die Bilder und ihre Klassifizierungen werden in sogenannte Embeddings überführt. Hierbei geht es nicht nur um einfache Ähnlichkeitsvergleiche, sondern darum, eine präzise, numerische Repräsentation zu schaffen. Eine intelligente Summierung von Embeddings und die Nutzung von Euclidean Distance als Suchmetrik erlauben, dass auch komplexe, neue Schadenskombinationen zuverlässig mit historischen Fällen verglichen werden können.
- Echtzeit-Inferenz zur Angebotserstellung: Reicht ein Kunde ein neues Schadenbild ein, kann das System per Echtzeitabfrage die ähnlichsten Fälle in der Historie suchen und daraus eine Kostenschätzung generieren – auch wenn der exakte Schadensfall so noch nicht existiert hat.
Warum ist das relevant für die Industrie?
Neben Versicherungen profitieren vor allem produzierende Unternehmen, die oft riesige Mengen an Bild-, Sensor-, und Textdaten generieren. Typische Anwendungsfelder sind z. B. visuelle Qualitätsprüfung im Fertigungsprozess, vorausschauende Wartung durch Bild- und Maschinendaten oder intelligente Dokumentenanalysen in der Verwaltung.
Technologische Highlights der Databricks Plattform
- Mosaic AI Model Serving: Skaliert KI-Modelle für Batch- und Echtzeitanwendungen, inklusive Multimodalität.
- Vector Search: Indizierung und blitzschnelle Suche in Daten, die als Embeddings vorliegen: ideal für komplexe Ähnlichkeitsabfragen.
- Unity Catalog: Zentrale Datenverwaltung und Governance – Voraussetzung für produktiven KI-Einsatz in regulierten Umfeldern.
- Pyspark & Automatisierung: Ermöglicht die automatisierte und wiederholbare Verarbeitung von Multimodal-Daten in großem Umfang.
Best Practices und Herausforderungen
- Beachten Sie die modell-spezifischen Anforderungen, z. B. maximale Bildgrößen für neuronale Netze.
- Bauen Sie Governance und Nachvollziehbarkeit von Anfang an auf – z. B. mit Unity Catalog.
- Setzen Sie auf wiederverwendbare, modulare KI- und Datenpipelines für mehr Flexibilität.
- Nutzen Sie eine Plattform, die Produktion, Monitoring und Skalierung integriert unterstützt.
Fazit: Multimodale KI ist der Schlüssel zur nächsten Stufe der Digitalisierung
Ob Sie ein Industrie- oder Dienstleistungsunternehmen führen – die intelligente Vernetzung von Text, Bild, Sound und klassischen Datenbanken eröffnet neue Geschäftsmodelle und steigert Effizienz und Kundenservice. Die Databricks Plattform bietet mit ihren KI-Services, Tools für Vektorensuche und einheitlicher Datenverwaltung das optimale Fundament.
Sie möchten wissen, wie Ihre Organisation von multimodalen KI-Lösungen auf Basis von Azure & Databricks profitieren kann? Die Expertinnen und Experten der Ailio GmbH begleiten Sie von der Datenstrategie bis zur fertigen Produktivsetzung.
