Stellen Sie sich einen virtuellen Assistenten vor, der in der Lage ist, Ihre Fragen mit aktuellen, genauen Daten aus Ihren internen Dokumenten zu beantworten und dabei sogar die Quelle anzugeben. Das macht Retrieval-Augmented Generation (RAG), eine Technologie, die große Sprachmodelle (LLM) durch die Kombination mit Ihrem unternehmensspezifischen Wissen erweitert, so einzigartig.

In den nächsten Abschnitten erfahren Sie, wie RAG funktioniert, warum es entscheidend ist, um künstliche Intelligenz für Unternehmen zuverlässig zu machen, und wie Brainyware es einsetzt, um Ihre Daten in relevante und zuverlässige Ergebnisse zu verwandeln.

 

Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG steht für "Retrieval-Augmented Generation".
bezeichnet einen Ansatz für künstliche Intelligenz, der drei synergetische Schritte verfolgt:

1. Retrieval (Abruf): Die Vektormaschine findet die relevantesten Passagen in Ihren Dateien, PDFs, Richtlinien, Datenbanken oder der Wissensbasis Ihres Unternehmens in Millisekunden.
2. Augmentation : Schritte werden in die Eingabeaufforderung eingefügt, wodurch ein individueller Kontext entsteht.
3. Generierung: Das LLM wandelt diesen Kontext in eine flüssige, genaue und vollständige Zitierantwort um.

Der Vorteil? Eine KI, die immer auf dem neuesten Stand, überprüfbar und angepasst ist, ohne dass das Modell jedes Mal neu trainiert werden muss, wenn sich Ihre Daten ändern.

 

Warum LLMs allein nicht ausreichen

Große Sprachmodelle (LLMs) - wie GPT-4 oder Gemini - eignen sich hervorragend für die Generierung von generischen, gut geschriebenen Texten. Sie haben jedoch eine strukturelle Einschränkung: Sie können nur auf die Informationen reagieren, mit denen sie trainiert wurden.

Im Unternehmensumfeld bedeutet dies drei kritische Punkte:

• Fehlender Unternehmenskontext: Interne Richtlinien, Berichte und Verträge sind nicht Teil der Ausbildung. 
• Veraltetes Wissen: Monate (oder Jahre) verspätete Aktualisierungen. 
• Gefahr der Halluzination: überzeugend formulierte, aber ungenaue Antworten ohne verifizierte Quellen. 

Strategische Entscheidungen einem "allgemeinen" LLM anzuvertrauen bedeutet, dass man sich kostspieligen Fehlern aussetzt. Hier ändert die RAG die Spielregeln.

 

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kommt ins Spiel

RAG fügt eine semantische Suchmaschine hinzu, die Ihre internen Dokumente in Echtzeit durchsuchen kann. Das Ergebnis? Aktuelle, kontextualisierte Antworten mit überprüfbaren Quellen: genau das, was Unternehmen brauchen, um KI zu vertrauen.

In der Praxis läuft das Verfahren folgendermaßen ab:

• Die KI ruft die aktuellsten und relevantesten Inhalte aus der internen Wissensbasis des Unternehmens ab (Dokumente, PDFs, Datenbanken, Richtlinien usw.).
• Es integriert diese Daten mit seinen linguistischen Fähigkeiten, um eine maßgeschneiderte, präzise und kontextbezogene Antwort zu geben.

Der große Vorteil? Sie müssen das Modell nicht jedes Mal neu trainieren, wenn sich etwas in Ihren Daten ändert. RAG erweitert die bereits fortgeschrittenen Fähigkeiten von LLMs, indem es sie in jedem Geschäftskontext relevant, aktuell und zuverlässig macht.

Mit anderen Worten, es handelt sich um eine künstliche Intelligenz, die Ihre Prozesse wirklich versteht, ohne das Risiko, dass Ihre Daten in der Cloud landen.

 

Wie RAG in Brainyware-Systemen funktioniert

Brainyware kombiniert das Beste aus beiden Welten: die linguistische Leistung von LLM mit der Dokumentenintelligenz von RAG, in einer privaten KI-Umgebung, die Sie vollständig kontrollieren können.

Bei Brainyware ist der RAG das Herzstück des Systems. So funktioniert es:

1. Intelligente Indexierung: Dokumente (PDFs, E-Mails, Datenbanken, Richtlinien, Berichte usw.) werden mithilfe eines proprietären Algorithmus in numerische Darstellungen (Vektoren) umgewandelt.
2. Vektordatenbank: Die Daten werden so gespeichert, dass sie schnell und mit großer semantischer Präzision abgerufen werden können.
3. Abgleich und Generierung: Wenn der Benutzer eine Frage stellt, ruft das System relevante Informationen aus Geschäftsdokumenten ab und speist sie in das Sprachmodell ein, um eine klare und kontextbezogene Antwort zu generieren.
4. Kontinuierliche Aktualisierung: Inhalte können in Echtzeit geändert oder ergänzt werden, ohne dass das gesamte Modell neu angepasst werden muss.

 

Der konkrete Nutzen der RAG für Unternehmen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ohne RAG bedeutet, generische Antworten zu erhalten. Mit RAG wird die KI zu einem wirklich nützlichen Werkzeug, denn sie arbeitet mit Ihren Daten und spricht die Sprache Ihres Unternehmens. 

Die Vorteile der RAG:

• Antworten auf der Grundlage Ihrer Dokumente, nicht auf der Grundlage allgemeiner Inhalte
• Aktualisierung der Inhalte in Echtzeit, ohne Schulungsbeschränkungen
• Größere Zuverlässigkeit: Quellen sind rückverfolgbar und überprüfbar
• Präziser Kontext: Die Antwort ist auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten
• Erhöhtes Vertrauen bei Nutzern, Mitarbeitern und Kunden

 

Brainyware: RAG + Private KI

Bei Brainyware ist RAG in ein komplettes privates KI-System integriert, das für den Schutz sensibler Daten und die Maximierung der Effektivität künstlicher Intelligenz in verschiedenen Sektoren entwickelt wurde: Gesundheitswesen, Finanzen, öffentliche Verwaltung und KMU.

Die besonderen Merkmale von Brainyware:

• Individuell angepasste und auf Ihre Daten trainierte KI mit eigenem Algorithmus
• Vor-Ort-Installation: Die Datenhoheit ist zu 100 % garantiert
• Feste Kosten, keine Überraschungen: ab 500 €/Monat, auch für KMU erschwinglich
• Vollständige Kontrolle über die vom System erzeugten Quellen und Antworten

LLMs sind die Grundlage der generativen KI, aber wie wir auch in dem Artikel LLMs: Was sie sind, wie sie funktionieren und warum sie die Arbeit revolutionieren untersucht haben, werden diese Modelle erst mit RAG wirklich nützlich für die Wirtschaft.

Brainyware kombiniert das Beste aus beiden Welten: die linguistische Leistung von LLM mit der Dokumentenintelligenz von RAG, alles in einem sicheren und proprietären Ökosystem.