Ein (low-code-) RAG-System selbst entwickeln oder kaufen

Wenn Sie unseren vorherigen Blogbeitrag gelesen haben, wissen Sie, dass die Ausstattung Ihrer KI-Anwendungen mit einem Retrieval Augmented Generation (RAG)-System echte Vorteile mit sich bringt, wie z. B. die Nutzung Ihrer Wissensbasis, die buchstäbliche Kommunikation mit Ihren Daten, die Gewährleistung kontextbezogener und fundierter Antworten auf Ihre Anfragen, die Verbesserung der Transparenz und, was noch wichtiger ist, die Kontrolle darüber, wer Zugriff auf Ihre Daten erhält.

Bei der Umsetzung der RAG stehen Sie als Entscheidungsträger allerdings vor einer folgenschweren Entscheidung: Sollten Sie in Ihrem Unternehmen ein eigenes RAG-System selbst entwickeln oder KI-Geschäftslösungen kaufen, die eine RAG-Integration bieten?

In diesem Artikel werden wir beide Optionen untersuchen. Sie erfahren mehr über die Vorteile und Herausforderungen beim Aufbau eines RAG-Systems im eigenen Haus im Vergleich zum Kauf von Low-Code-Lösungen wie dem ValueMiner RAG-System.

Mithilfe unserer Analyse können Sie die beste Entscheidung für Ihr Unternehmen treffen, die Ihren strategischen Zielen, Ihrem Budget und Ihren Ressourcen entspricht – unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens und der Branche.

Um ein RAG-Modell von Grund auf zu erstellen, müssen Sie vier Schritte befolgen:

1. Erstellen des Frontends: die grafische Benutzeroberfläche, wo der Benutzer mit dem LLM interagieren, chatten, Dokumente hochladen und mehr tun kann.
2. Erstellen des Backends: ein System, das versteht und die Anfragen des Benutzers ausführt.
3. Einrichten des LLM: das Gehirn des RAG-Systems oder die Datenspeicherung.
4. Einrichten des Servers und der Hardwareressourcen: wo das LLM läuft.

Es gibt mehrere Open-Source-Projekte, mit denen Sie das Frontend und Backend Ihres RAG-Modells einrichten können. Wir hatten die Wahl zwischen:

• OpenAI PrivateGPT das Komplettlösungen einschließlich Modellladen, Software/API-Schnittstelle, Vektorisierung von Dokumenten und mehr bietet
• Ollama + WebUI die LLMs auf Servern ausführen und grafische Benutzeroberflächen bereitstellen
• und Huggingface Chat UI, eine Open-Source-Chat-Schnittstelle mit Unterstützung für Tools, Websuche, Multimodal und vielen API-Anbietern.

Alle diese Produkte bieten sowohl ein Front- als auch ein Backend und enthalten eine ausführliche Dokumentation über die Installation des LLM und die Verbindung mit der Software.

Für den LLM können Sie sich entweder für einen vorab trainiertes LLM-Modell oder Ihr eigenes LLM mit Ihren spezifischen Daten trainieren.

Die Eigenschaften Ihres Servers und Ihrer Computerressourcen hängen vom Umfang und Komplexität des RAG-Modells ab, das Sie entwickeln möchten. Idealerweise sollte Ihr Server für KI ausgelegt sein. Stellen Sie sicher, dass Ihr Server über ausreichend Rechenleistung, Speicher und Speicherkapazität verfügt, um das LLM und Ihre Datensätze zu verarbeiten. Sie können Ihre Rechenleistung verbessern, indem Sie Grafikkarten, Chipsätze und RAM verwenden, die mindestens doppelt so groß wie der LLM sein sollten. Wir haben sehr positive Erfahrungen mit der Metal API auf Apple-Geräten gemacht.

Um Ihr RAG-System intern einzurichten, sollten Sie in Ihrem Team auf die folgenden drei Fähigkeiten zählen können:

1. Python-Kenntnisse: Python ist die KI-Sprache für KI-Entwickler weltweit. Python-Kenntnisse sind von zentraler Bedeutung, da fast alle Komponenten von LLMs und Open-Source-Projekten zum Thema KI in Python geschrieben sind. Außerdem sind Grundkenntnisse in Python erforderlich, um die Schnittstelle zwischen dem Front-End und dem Back-End zu programmieren.
2. Kommandozeilen-Expertise: Um die drei Hauptkomponenten (Frontend, Backend und LLM) Ihres RAG-Systems einzurichten und seine Funktionen anzupassen, muss Ihr Entwicklungsteam die Befehlszeile Ihres Betriebssystems verwenden können.
3. Datenbank- und Serveradministrationsmanagement: Je nach der Komplexität des Systems, das Sie aufbauen wollen, müssen Sie diesen dritten Kompetenzbereich berücksichtigen. Ein einfaches RAG-System kann mit Grundkenntnissen in Webentwicklung und Anwendungsentwicklung eingerichtet werden. Komplexere Modelle können jedoch zusätzliche IT-Infrastrukturkenntnisse oder die Zusammenarbeit mit externen Entwicklern erfordern.

Vorteile und Herausforderungen beim internen Aufbau eines RAG-Systems:

Für Unternehmen, die über die erforderlichen technischen Ressourcen und Fähigkeiten im eigenen Haus verfügen, bietet die Einrichtung eines RAG-Systems von Grund auf im eigenen Haus ein Hauptvorteil: Behalten Sie die volle Kontrolle über Ihr System.

Dennoch ist der Aufbau einer RAG im eigenen Haus keine leichte Aufgabe. Es erfordert viel technisches Fachwissen, das in einem Unternehmen möglicherweise nicht immer vorhanden ist oder sich im Laufe der Zeit ändern kann.

Darüber hinaus ist der Prozess der RAG-Entwicklung recht langwierig, da jeder Schritt, von der Einrichtung des Frontends bis zur Bewertung und Verfeinerung des Modells, einen erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand erfordert, um akzeptable Ergebnisse zu erzielen.

Eine weitere Herausforderung liegt in der Ressourcenintensität von RAG-Systemen. Das Training und der Einsatz dieser Modelle erfordern eine hochleistungsfähige Hardware- und Speicherinfrastruktur, deren Anschaffung und Wartung recht kostspielig sein kann, insbesondere wenn es sich um ein kleines Unternehmen mit begrenztem Budget handelt.

Einkauf Low-Code-RAG-Lösungen wie ValueMiner RAG-System bringt mehrere Vorteile mit sich.

• Eine Low-Code-Lösung ermöglicht schnelle Implementierung ohne den Bedarf an eigenen Entwicklungsressourcen.
• Die Zusammenarbeit mit erfahrenen KI-Anbietern ist von großer Bedeutung reduziert technische Risiken und unvorhergesehene Probleme.
• Sie benötigen keine Rechenressourcen oder spezielle IT-Kenntnisse da ein RAG-System mit niedrigem Code dies überflüssig macht.
• Durch das Outsourcing Ihrer RAG-Technologie werden Sie von der komplexen Daten- und Ressourcenverwaltung befreit.
• Fortschrittliche Low-Code-Lösungen wie ValueMiner RAG-Systeme stellen die Datensicherheit und bieten Ihnen Funktionen, mit denen Sie kontrollieren können, wer je nach seiner Rolle innerhalb des Unternehmens Zugriff auf die Unternehmensdaten hat.
• Eine Low-Code-RAG-Lösung bietet einfach zu bedienende Schnittstellen wo Sie Dateien und Daten mit einem einzigen Klick hochladen und Ihren KI-Chatbot automatisch füttern können.
• Eine Low-Code-Lösung ermöglicht es Ihnen, Ihr RAG-System schnell auf der Grundlage Ihrer spezifischen organisatorischen Governance und Anforderungen anzupassen.
• Low-Code-RAG-Lösungen sind keine Einheitslösung. Mit Anbietern wie ValueMiner profitieren Sie von kostengünstigen Preisplänen, die auf die unterschiedlichen Anforderungen Ihrer Organisation zugeschnitten sind und so einen maximalen Gegenwert für Ihre Investition gewährleisten.

Die Entscheidung zum Bau bzw. kaufen hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen ab. Hier unser Kurzanleitung Zusammenfassend unsere Überlegungen:

• Eigenbau wenn Sie über ein starkes KI-Entwicklungsteam, viel Zeit und Kapazität und ein großzügiges Budget für Hardware-Ressourcen verfügen. Außerdem ist die Entwicklung eines RAG-Systems intern die ideale Option, wenn Sie interne Kontrolle und sind komfortabel mit einem Mittelfristiges HochInvestition. Kontrolle und sind komfortabel mit einem Mittelfristiges Hoch Investition.

• Kaufen Sie ein Low-Code-RAG-System wenn Sie möchten, dass Ihr System schnell einsatzbereit ist oder Ihnen eigene Entwicklungsressourcen oder rechnerisches Fachwissen fehlen. Holen Sie sich Unterstützung von KI-Experten, wenn Sie Wert darauf legen, die Kontrolle über Datenzugriff und -sicherheit zu behalten und Informationslecks und KI-Halluzinationen zu verhindern. Wenn Sie eine vielseitige Low-Code-KI-Plattform mit RAG-Integration suchen, die die KI-Anwendungen Ihres Unternehmens sichert und der viele führende Unternehmen bereits vertrauen, ist ValueMiner Ihre beste Wahl. 

Wenn Sie den Unterschied zwischen der Einrichtung Ihres RAG-Systems im eigenen Haus und dem Verlassen auf RAG-Experten und Low-Code Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme verstanden haben und sich für ein einfach zu bedienendes, vollständiges und sicheres Tool entscheiden wollen, dann ist es an der Zeit, ValueMiner zu testen. 

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