Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) ist eine fortschrittliche Technologie im Bereich der Künstlichen Intelligenz, die besonders wertvoll für Unternehmen sein kann, die auf präzise und aktuelle oder firmen-interne Informationen angewiesen sind.
ChatGPT und andere KIs basieren auf LLMs (Large Language Models).
D.h. sie sind ein geschlossenes System, trainiert mit dem Wissen aus tausenden von Büchern, Websites und anderen Quellen. Das Wissen ist jedoch statisch und nicht wie vielleicht manche glauben, top-aktuell. Es ist nur eine Momentaufnahme, zum Zeitpunkt des Trainings. LLMs sind keine Suchmaschinen, sondern greifen auf einen großen aber begrenzten Pool von Daten zurück.
Ergänzt man nun ein LLM durch externe Datenquellen, spricht man von einem RAG-System.
Es kombiniert 2 Ansätze:
- Das Abrufen von Informationen aus zusätzlichen Quellen
- Die Generierung von Antworten basierend auf diesen Informationen mit einer bereits trainierten KI, die ein breites Allgemeinwissen mitbringt.
RAG: Was ist der Vorteil gegenüber ChatGPT & Co?
Der große Vorteile eines RAG ist der Zugriff auf zusätzliche Datenbestände. Stellen Sie sich die Power von ChatGPT vor, ergänzt um das gesamte Experten-Wissen zu Ihren Produkten, Ihren gesammelten Problemlösungen oder top-aktuellem Wissen aus dem Internet!
Ein RAG-System ist somit ein Turbo-Booster für ein LLM, es liefert Expertenwissen als Plugin.
Der Einsatz von RAG-Systemen ist vielfältig, hier nur einige Beispiele:
- KI-Assistenten, die einem Ticketsystem vorgeschaltet sind, mit Produktdaten und FAQs als Datenbasis.
- KI’s die Aktienkurse bewerten mit den Quartalsberichten der an der Börse notierter Firmen als Basis.
- Helper-Systeme für Hotlines mit Zugriff auf Manuals, FAQs und PDFs mit Problemlösungen.
- Expertensysteme zu bestimmten Themen mit PDFs und Textdateien als Grundlage.
So funktioniert ein RAG
Die folgende Grafik zeigt ein RAG-System in vereinfachter Darstellung. Der Chat-Client ist dabei die Schnittstelle zwischen KI und Benutzer:
Der interne Ablauf ist wie folgt:
- Abruf von Informationen:
Das System durchsucht große Datenbestände, z.B. interne Datenbanken oder das Internet, über sogenannte Embeddings nach relevanten Informationen zu einer gestellten Frage oder Aufgabe. - Generieren von Antworten:
Die abgerufenen Informationen werden genutzt, um eine maßgeschneiderte, kontextbezogene Antwort zu generieren.
Das folgende Beispiel zeigt einen KI-Assistenten mit RAG-System und damit Zugriff auf das Woo2LX Manual. Die KI gibt sowohl Text als auch Grafiken aus und geht damit weit über die Fähigkeiten herkömmlicher Assistenten hinaus:
Die Vorteile für Unternehmen
- Steigerung der Effizienz:
Das RAG-System kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, schneller auf Kundenanfragen zu reagieren, indem es relevante Informationen in Echtzeit abruft und präzise Antworten generiert. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie Kundenservice oder technischem Support. - Bessere Entscheidungsfindung:
Das System kann komplexe Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren und diese in einer leicht verständlichen Form präsentieren. Das erleichtert es Ihrem Team, fundierte Entscheidungen zu treffen. - Wettbewerbsvorteil:
Unternehmen, die auf aktuelle und korrekte Informationen zugreifen können, sind besser in der Lage, sich im Wettbewerb zu behaupten. Das RAG-System stellt sicher, dass Ihre Mitarbeiter immer auf dem neuesten Stand sind. - Vermeiden von Fehlern:
Da das System relevante Informationen aus verlässlichen Quellen bezieht, wird das Risiko von Fehlern oder ungenauen Antworten reduziert. Das ist besonders wichtig in Branchen, in denen Präzision und Zuverlässigkeit entscheidend sind.
Fazit
Das RAG-System bietet Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, Inftormationsprozesse zu optimieren, die Qualität von Antworten zu verbessern und gleichzeitig die Effizienz zu steigern. Es ist eine intelligente Investition, um in einem datengetriebenen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.
TLDR: Zusammenfassung
Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert die Stärken von LLMs (Large Language Models) und externen Datenquellen, um präzise Antworten zu generieren. Dies bietet Unternehmen Vorteile wie Effizienzsteigerung, bessere Entscheidungsfindung und Wettbewerbsfähigkeit.
