Beispiele und bewährte Vorgehensweisen für Retrieval Augmented Generation (RAG)

! Disclaimer: IT-Experten, bitte warten. Dies ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für Entscheidungsträger lernen wie und warum nutzen Abruf-erweiterte Generation (RAG) und fortschrittliche Technologie zu optimieren Managementprozesse, digitalisieren und automatisieren ihr Geschäft. Hier finden Sie die allgemeinen Prinzipien von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen, Beispiele und einzigartige Best Practices.

Überblick

Warum ist Retrieval Augmented Generation (RAG) für Ihr Unternehmen wichtig? 

In unserem vorherigen Artikel mit dem Titel Generative KI-Anwendungsfälle zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse haben wir eine der kritischsten Einschränkungen großer Sprachmodelle (LLM) erwähnt: KI-Halluzinationen. LLM Halluzinationen passieren vor allem, wenn Werkzeuge wie ChatGPT, andere cloudbasierte oder interne Chatbots Es werden private und unternehmensbezogene Informationen abgefragt.

Der Kern des Problems ist, dass Cloud-basierte Tools wie ChatGPT werden anhand öffentlich zugänglicher Daten geschult, ausgenommen unternehmensinterne Dokumente und branchenspezifische Details. Diese Lücke kann zu ungenauen Ergebnissen führen und die Zuverlässigkeit beeinträchtigen, die Unternehmen für die Abwicklung sensibler Vorgänge und kritischer Entscheidungsprozesse benötigen.

Retrieval Augmented Generation (RAG) minimiert KI-Halluzinationen und stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Anwendung von KI in Unternehmen dar, insbesondere für mittlere und große Unternehmen.

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein System, das erweitert die Fähigkeiten großer Sprachmodelle durch die Nutzung vorhandener Kenntnisse und kundenspezifischer Daten zur Generieren Sie präzise, kontextbezogene Antworten in menschenähnlicher Sprache.

Auf den ersten Blick mag RAG wie ein Standard-Frage-und-Antwort-System erscheinen – wie ChatGPT – Aber unter der Haube verbirgt sich ein beeindruckend komplexes und dennoch effizient abgestimmtes System.

Schritt 1: Geben Sie Ihre Anfrage ein: 

Stellen Sie zunächst Ihrem großen Sprachmodell (LLM) oder Ihrem KI-Chatbot eine Frage.  

Schritt 2: Informationen verarbeiten (Tokenisierung): 

Das System zerlegt Ihre Abfrage in kleinere Teile (Token), die die Maschine verstehen kann. Stellen Sie es sich wie das Übersetzen eines Buches in eine Sprache vor, die der Computer verstehen kann. 

Schritt 3: Erstellen digitaler Karten (Vektorisierung und Indizierung): 

Als Nächstes werden sowohl die Abfrage als auch die gespeicherten Informationen in Vektoren umgewandelt.  

Einfach gesagt bedeutet dies, dass sie in eine Art digitale Karte umgewandelt werden. Dies hilft dem System, Informationen effektiver zu vergleichen. 

Schritt 4: Verbinden und Durchsuchen der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens (Abrufen)  

Das System stellt über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) eine Verbindung zu Ihrer Unternehmenswissensdatenbank her. Diese fungiert als Brücke und ermöglicht dem System den Abruf relevanter Dokumente. 

Wenn Sie eine Frage stellen, formuliert das System eine Suchanfrage, um die relevantesten Informationen oder Dokumente in der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens abzurufen. 

Schritt 5: Das Ergebnis verstehen (Vektorisierung der Ergebnisse) 

Die zurückgegebenen Informationen werden in das digitale Kartenformat (Vektoren) konvertiert. 

Schritt 6: Suche und Beantwortung kombinieren (Kombination aus Retrieval und Generierung) 

Das System kombiniert die relevanten Informationen (Vektoren) mit seinen generativen Funktionen, um eine genaue Antwort auf Ihre ursprüngliche Anfrage zu liefern.  

Schritt 7: Bereitstellung der Antwort für den Benutzer 

Abschließend wird dem Benutzer die Antwort angezeigt. 

Kurz gesagt stellt das Retrieval Augmented Generation (RAG)-System sicher, dass die generierten Inhalte sowohl relevant als auch genau sind, indem es eine Kombination aus Abruf aus einer bestimmten Wissensdatenbank und Generierungsfunktionen unter Verwendung fortschrittlicher KI-Modelle nutzt. 

Welche Probleme wird RAG lösen?

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz haben sich vorab trainierte Large Language Models (LLMs) als leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen erwiesen, mit denen sie die Kommunikation vereinfachen, Managementprozesse optimieren, Aufgaben automatisieren und kreative Inhalte generieren.

Jedoch, Die meisten bestehenden Modelle basieren auf veraltetem und nicht unternehmensspezifischem Material, was ihre Fähigkeit einschränkt, sachkundige Antworten, die unternehmensbezogene oder domänenspezifische Informationen enthalten können.

Die Einführung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen bewältigt diese Herausforderung. Die wichtigsten Stärken von RAG sind seine beiden Mechanismen – Retrieval und Generierung – die zusammenarbeiten, um Informationen zu kombinieren und intelligentere Antworten zu liefern.

Das bedeutet, dass RAG ermöglicht LLMs den Zugang und nutzen Sie die wertvolle Wissensbasis Ihres Unternehmens – also Ihre Datengoldmine – und verwandeln Sie diese in den Treibstoff für fundiertere, vollständigere und relevantere Antworten.

Die Vorteile von RAG-Systeme

1. Interaktion: Mit einem RAG-System können Sie tief und einfach in das Know-how Ihres Unternehmens eintauchen. Sind Sie bereit, mit Ihren eigenen Unternehmenswissensdaten zu chatten?
2. Ergebnis: Präzise Ergebnisse in Echtzeit.
3. Kosten: Auf Wiedersehen, erneutes Training – hallo, Kosteneinsparungen. Interessanterweise ist das Training der verallgemeinerten LLMs zeit- und kostenaufwändig, während Updates des Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systems genau das Gegenteil sind. Neue Daten können in die eingebetteten Sprachmodelle geladen und kontinuierlich in Vektoren übersetzt werden. Tatsächlich können die Antworten des gesamten generativen KI-Systems in das RAG-Modell zurückgeführt werden. Dies verbessert seine Leistung und Genauigkeit, da es weiß, wie es eine ähnliche Frage beantwortet hat.
4. Präzision: Höhere Zuverlässigkeit der Ergebnisse.
5. Privatsphäre: RAG-Systeme geben keine sensiblen Daten preis und minimieren das Risiko falscher Informationen (auch bekannt als KI-Halluzinationen).
6. Transparenz: Durch Retrieval erweiterte Generierungssysteme stellen die in ihren Antworten erwähnte spezifische Informationsquelle bereit – etwas, was LLMs nicht können.

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen ein System zur Abfrage- und Generierung von Daten implementieren, achten Sie auf diese sensiblen Themen: 

1. Komplexität: Bedenken Sie, dass die Verwaltung Ihrer eigenen RAG-Infrastruktur einen gewissen Wartungsaufwand erfordert, insbesondere im Hinblick auf Updates und Sicherheitsüberprüfungen. Stellen Sie gleichzeitig sicher, dass das System mit größeren Datenmengen effizient arbeiten kann.

2. Datenqualität: Auch wenn RAG beeindruckend klingt, ist ein System nur so gut wie seine Daten. 

Achten Sie auf ungenaue oder veraltete Informationen in Ihrer Unternehmens-Wissensdatenbank. 

Wenn das RAG-Modell auf ungenaue oder irrelevante Daten zugreift, kann dies tatsächlich zu falschen oder irreführenden Antworten führen. Planen Sie regelmäßig strenge Faktenprüfungen ein, um ein Höchstmaß an Genauigkeit zu gewährleisten!  

3. Datenschutz: Generell empfehlen wir, die unbeabsichtigte interne Weitergabe vertraulicher oder sensibler Daten zu vermeiden.

Einerseits gegenüber externen Parteien, wie externen cloudbasierten Chatbot-Lösungen, die anfällig für Sicherheitsverletzungen sind. Andererseits darf man nicht vergessen, dass auch die interne Sicherheit wichtig ist.  

Schützen Sie vertrauliche Informationen mit den richtigen Zugriffskontrollen: Nicht jeder benötigt Zugriff auf alles im Unternehmen. 

Und das bringt uns zu einem sehr interessanten Thema … 

Wie können Sie sicherstellen, dass vertrauliche Informationen geschützt bleiben, sodass Ihr intelligenter KI-Assistent nicht jedem alles verrät? Einfach ausgedrückt: Indem Sie den Zugriff auf vertrauliche Informationen entsprechend der Organisationsstruktur und Rollen Ihres Unternehmens einschränken.

Die meisten RAG-Systeme gewähren häufig entweder Zugriff auf einzelne Benutzerdokumente oder auf alle gespeicherten Informationen, was zu Sicherheitsrisiken und Compliance-Problemen führt.

Um unseren Kunden bei der Lösung dieses dringenden Problems zu helfen, kombinierten wir Rollenbasierte Datenzugriffskontrolle von ValueMiner mit RAG. Es beschränkt die Informationen für KI-Assistenten basierend auf der Rolle eines Benutzers in Ihrem Unternehmen und verbessert so die Einhaltung von Governance-Vorgaben und die betriebliche Effizienz.

Mit rollenbasiertem Zugriff und Abfrage erweiterter Generation RAG, KI-Assistenten liefern genaue Informationen basierend auf Geschäftswissen und Benutzerrollen, sodass sichergestellt wird, dass nur autorisierte Mitarbeiter vertrauliche Daten sehen, genau wie bei realen Geschäftsabläufen.

Die Vorteile: Die Daten bleiben sicher, die Einhaltung von Vorschriften ist gewährleistet und die Mitarbeiter erhalten genau die Informationen, die sie benötigen.

Einpacken

Retrieval Augmented Generation (RAG) stellt einen großen Fortschritt bei der Entwicklung großer Sprachmodelle dar. Es ermöglicht LLMs, klare und kontextbezogene Antworten zu liefern.

Mit RAG können Sie Ihr Unternehmenswissen endlich in ein strategischer Vorteil.

Um mehr zu erfahren, wenden Sie sich an unsere KI- und Business-Experten.

Hier finden Sie weitere Artikel zu ähnlichen Themen