Unternehmen stehen heute vor einer großen Herausforderung, wenn es um das Vertrauen in generative KI geht: Während diese Systeme hervorragend mit öffentlich zugänglichem Wissen umgehen können, haben sie oft Schwierigkeiten, wenn es um private, unternehmensspezifische Daten geht. Das Hauptproblem liegt darin, dass Tools wie ChatGPT mit allgemein verfügbaren Informationen trainiert werden, die nicht die internen Dokumente oder branchenspezifischen Besonderheiten eines Unternehmens berücksichtigen. Diese Lücke kann zu fehlerhaften Ergebnissen führen, den sogenannten KI-"Halluzinationen", die die Zuverlässigkeit beeinträchtigen, die Unternehmen für sensible Datenoperationen benötigen.

Hier kommt Retrieval Augmented Generation (RAG) ins Spiel - eine vielversprechende Lösung, die speziell auf diese Lücke zugeschnitten ist. RAG bildet die Brücke zwischen allgemeinen KI-Fähigkeiten und den spezifischen Anforderungen von Unternehmen. Es ermöglicht großen Sprachmodellen, auf eine Fülle von zielgerichteten Informationen zuzugreifen und so kontextbezogene und vertrauenswürdige Antworten zu liefern. Der RAG-Ansatz wird die Art und Weise, wie Unternehmen KI einsetzen und ihr vertrauen können, grundlegend verändern.

Was genau ist Retrieval Augmented Generation?

RAG ist ein fortschrittlicher KI-Workflow, der die Fähigkeiten großer Sprachmodelle erweitert, indem er ihnen ermöglicht, in Echtzeit auf eine Datenbank mit externen Informationen zuzugreifen. Stellen Sie sich vor, Ihrer KI die Möglichkeit zu geben, bei Bedarf eine Bibliothek zu konsultieren, bevor sie eine Frage beantwortet. Wenn Sie schon einmal von "Chatting mit einem PDF" gehört haben, ist dies das zugrunde liegende Konzept, das diese Funktionalität ermöglicht.

Der entscheidende Punkt ist: RAG ermöglicht es der generativen KI, Antworten zu liefern, die nicht nur relevant, sondern auch in faktischen, nicht öffentlichen Informationen verankert sind, die auf die Bedürfnisse einer Organisation zugeschnitten sind. Diese Verschiebung hebt die Qualität der KI-Ergebnisse an und verwandelt sie von möglicherweise fundierten Vermutungen in evidenzbasierte Genauigkeit.

RAG ist keine Alternative, sondern eine wesentliche Erweiterung für KI-Modelle. Es ist das bevorzugte Werkzeug aufgrund seiner einfachen Integration und Kosteneffizienz im Vergleich zu dem oft ressourcenintensiven Prozess des Feinabstimmens von KI. Der Einsatz von RAG kann die Genauigkeit der KI-Ergebnisse für Unternehmen, die KI nutzen und gleichzeitig die Glaubwürdigkeit der Antworten wahren wollen, erheblich verbessern.

Anwendungsszenarien für RAG im Unternehmen

RAG eröffnet Unternehmen, die ihre internen Datenbestände mit KI nutzen wollen, neue Möglichkeiten. Hier einige Beispiele, wie RAG in verschiedenen Geschäftsszenarien eingesetzt werden kann:

1. Zugriff auf interne Dokumente: RAG macht interne Dokumente wie Verträge, Mitarbeiterhandbücher und Wissensdatenbanken für Mitarbeiter sofort zugänglich. Es bietet eine dialogorientierte Schnittstelle, über die Nutzer die KI nach spezifischen Informationen abfragen können, die in der internen Dokumentation enthalten sind. Dies verbessert die betriebliche Effizienz und die Weitergabe von Wissen.

2. Maßgeschneiderte Rechts- und Compliance-Beratung: Mit RAG können Unternehmen KI-generierte, maßgeschneiderte Informationen über Gesetze und Vorschriften erhalten, die für ihre Branche relevant sind, wie z.B. Finanzen, Gesundheitswesen oder Landwirtschaft. Dazu gehört die Ableitung von Erkenntnissen aus branchenspezifischen Compliance-Richtlinien, Präzedenzfällen und Gerichtsurteilen, um sicherzustellen, dass Unternehmen immer auf dem neuesten Stand der Regulierungen sind.

3. KI-gestützter Kundensupport: Durch den Einsatz von RAG können Unternehmen einen Kundensupport bieten, der nicht nur schnell ist, sondern auch das einzigartige Informationsökosystem des Unternehmens widerspiegelt. Durch die Verknüpfung mit Support-Dokumentation und FAQ-Ressourcen kann ein von RAG unterstützter KI-Assistent einen Kundenservice bieten, der zur Stimme und Informationsintegrität des Unternehmens passt.

Jedes dieser Anwendungsszenarien zeigt das Potenzial von RAG, den Nutzen von großen Sprachmodellen von allgemeinen Zwecken auf spezifische, hoch abgestimmte Geschäftstools zu heben und sowohl die Mitarbeiter- als auch die Kundenerfahrung zu verbessern.

Integration von RAG in Ihr Unternehmen

Wenn wir in die Zukunft der unternehmensorientierten KI blicken, wird der Einfluss von RAG immer deutlicher. Durch die nahtlose Verschmelzung der breiten Fähigkeiten der generativen KI mit zielgerichteten, unternehmensspezifischen Datenquellen verspricht RAG, das Vertrauen zu stärken, das Unternehmen in KI-Ergebnisse haben können.

Bei Omnifact haben wir diesen Bedarf erkannt und Spaces eingeführt, eine neue Funktion, die den Prozess für Unternehmen zum Aufbau kundenspezifischer, auf RAG basierender KI-Assistenten vereinfacht. Spaces beseitigt den technischen Overhead, der für RAG erforderlich ist, und macht es für Unternehmen, die nach Effizienz und Datenhoheit streben, einfacher und zugänglicher. Mit Spaces freuen wir uns darauf zu sehen, wie Unternehmen das volle Potenzial der generativen KI ausschöpfen, ohne Kompromisse beim Datenschutz oder der Kontrolle einzugehen.