Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, ist ein fortschrittlicher Ansatz, der die Fähigkeiten von LLMs durch den Abruf relevanter Informationen aus einer externen Wissensdatenbank erweitert.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die ausschließlich auf ihrem internen Wissen basieren, nutzt RAG eine Vektorsuche, um die relevantesten Daten für eine bestimmte Abfrage zu finden.
Diese abgerufenen Informationen werden dann dem LLM zur Verfügung gestellt, um kontextbezogene Antworten zu generieren.Der Einsatz von RAG verbessert somit die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten erheblich, insbesondere in komplexen und wissensintensiven Anwendungsbereichen.
RAG nutzt die Vorteile der semantischen Suche, um die relevanten Daten zu identifizieren, die für die Abfrage am wichtigsten sind.
RAG verbessert die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten erheblich, da es auf abgerufenen Informationen aus externen Wissensdatenbanken basiert.
RAG ermöglicht die Verarbeitung von komplexen Anfragen, indem es relevante Daten aus verschiedenen Datenquellen kombiniert.
Ein RAG-System ist flexibler und anpassungsfähiger als herkömmliche Modelle, da es kontinuierlich neue Informationen aus der Wissensdatenbank aufnehmen kann.
RAG kann zur Optimierung von Chatbots und anderen Anwendungen eingesetzt werden, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Mit unserer KI-Agentur geht es direkt in die pragmatische KI-Implementierung für den Mittelstand - schnell spürbarer Nutzen, klarer Fahrplan.
Gemeinsam klären wir Ziele, Use Cases und Anforderungen an Ihre Wissensdatenbank. Dabei prüfen wir, welche Datenquellen sich eignen und wie RAG Ihre bestehenden Prozesse sinnvoll ergänzt.
Wir analysieren vorhandene Datenbanken, Dokumente und Systeme und bewerten Relevanz, Qualität und Zugriffsrechte. So entsteht ein klarer Plan, welches Wissen in die Wissensdatenbank einfließt.
Relevante Dokumente werden bereinigt, strukturiert und in Vektor-Repräsentationen überführt. Damit legen wir die Basis für eine semantische Suche, die Ihre Wissensdatenbank deutlich intelligenter macht.
Wir wählen ein passendes Sprachmodell und konfigurieren das RAG-System so, dass es optimal mit Ihrer Wissensdatenbank zusammenspielt. Ziel: präzise Antworten statt generischer KI-Texte.
Die KI-Wissensdatenbank wird in Ihre bestehende IT-Landschaft eingebunden – inklusive Schnittstellen zu CRM, DMS oder Ticketsystemen. Auf Wunsch kombinieren wir interne und externe Datenquellen.
In iterativen Tests optimieren wir Relevanz und Genauigkeit der Antworten. Parallel schulen wir Ihre Mitarbeitenden im Umgang mit der Wissensdatenbank, damit der Mehrwert im Alltag sofort spürbar wird.
Wir überwachen die Wissensdatenbank im laufenden Betrieb, aktualisieren Modelle und Inhalte und passen das System an neue Anforderungen an. So bleibt Ihre KI-Wissensdatenbank langfristig zuverlässig und leistungsfähig.
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Eine Wissensdatenbank speichert Informationen strukturiert an einem zentralen Ort und macht sie über Suche, Filter oder KI-Abfragen schnell auffindbar. Inhalte werden gepflegt, versioniert und mit Schlagwörtern verknüpft, sodass Mitarbeitende und Systeme (z. B. Chatbots) jederzeit gezielt darauf zugreifen können.
Eine Wissensdatenbank sorgt dafür, dass Wissen nicht in Köpfen, E-Mails oder Chats „verschwindet“, sondern zentral, durchsuchbar und für alle verfügbar ist. So werden Mitarbeitende schneller, Support entlastet und Kundenanfragen konsistenter und effizienter beantwortet.
Eine Datenbank speichert strukturierte Rohdaten (z. B. Kundendaten, Bestellungen) ohne inhaltliche Bedeutungslogik.
Eine Wissensdatenbank baut darauf auf und organisiert Informationen als „Wissen“ -mit Kontext, Erklärungen, Verknüpfungen und Antworten auf konkrete Fragen.
Eine Wissensdatenbank ist ein zentraler, digitaler Speicher für das gesammelte Wissen eines Unternehmens – z. B. FAQs, Anleitungen, Prozesse und Richtlinien. Mitarbeitende und ggf. Kunden können darin schnell Antworten finden und Informationen wiederverwenden.
In eine Wissensdatenbank gehören alle wichtigen, wiederkehrenden Informationen eines Unternehmens: z. B. FAQs, Prozesse, Anleitungen, Produkt- und Servicedaten, Vorlagen, Richtlinien und Best Practices -klar strukturiert, aktuell und einfach durchsuchbar.
