Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Die KI sucht vor der Antwort zunächst relevante Inhalte in den eigenen Unternehmensunterlagen und antwortet auf dieser Grundlage. So gibt es weniger Antworten am Thema vorbei und weniger erfundene Inhalte.
Ausführliche Erklärung
Große Sprachmodelle kennen interne Unternehmensunterlagen nicht. RAG geht so vor: Zunächst werden Regelwerke, Produkthandbücher, Verträge und andere Dokumente zu einer durchsuchbaren Wissensbasis aufbereitet. Bei einer Frage findet das System zuerst die relevantesten Passagen und übergibt sie dem Modell, das „mit den Unterlagen vor Augen“ antwortet und auch die Quelle angeben kann.
Ein Beispiel
Der Vertrieb fragt: „Wie lange gilt die Garantie für dieses Produkt?“ Das System findet die Garantiebedingungen im Produkthandbuch, das Modell antwortet daraufhin „24 Monate“ und nennt das entsprechende Kapitel des Handbuchs.
So setzen Unternehmen es ein
Häufig für Fragen zum internen Wissen, Kundenservice-Assistenten sowie Abfragen zu Regelwerken und Prozessen. Wie gut das Ergebnis ist, hängt weitgehend davon ab, ob die Unterlagen korrekt, vollständig und aktuell sind.
Häufige Irrtümer
Zu glauben, es genüge, Dateien einfach hineinzuwerfen. Sind die Unterlagen veraltet, widersprüchlich oder unübersichtlich formatiert, werden auch die Antworten der KI fehlerhaft.
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