Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine bahnbrechende Technologie, die Informationssuche mit Textgenerierung verbindet. Erfahren Sie, wie RAG Branchen von HLK über Health and Beauty bis zu DIY und Bau verändert und Effizienz, Genauigkeit und Vertrauen in KI-Systeme steigert.
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Was ist Retrieval-Augmented Generation?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein neues Verfahren der künstlichen Intelligenz, das Informationssuche mit der Generierung von Textantworten verbindet. Man kann es sich als ChatGPT mit einer eigenen Wissensdatenbank vorstellen.
Das KI-Gericht
Um die Technologie zu verstehen, stellen wir uns einen Gerichtssaal vor. Die Richterin steht für das Sprachmodell (LLM). Sie hat ein breites, allgemeines Rechtswissen, so wie das LLM ein allgemeines Wissen über die Welt und aktuelle Ereignisse hat. Jeder neue Fall vor Gericht entspricht einer neuen Anfrage des Nutzers an das KI-System.
Steht die Richterin vor einem komplexen Fall, der Spezialwissen erfordert, kommt ein Gerichtsassistent ins Spiel. Er steht für den „Retrieval“-Schritt in RAG. Seine Aufgabe ist es, in der umfangreichen juristischen Bibliothek (unserer Wissensdatenbank) passende Präzedenzfälle und Detailinformationen zu finden.
Hat der Assistent die relevanten Dokumente gefunden, übergibt er sie der Richterin. Diese Phase liefert die passendsten Informationen aus der Wissensdatenbank. Die Richterin wertet das Material im Kontext des Falls aus und verbindet ihr allgemeines Rechtswissen mit den Details aus den Dokumenten. Am Ende fällt sie ein Urteil, das allgemeines Rechtsverständnis und die konkreten Fakten des Falls vereint.
Das entspricht der Antwortgenerierung im KI-Modell: Es verbindet sein allgemeines Wissen mit den gefundenen Informationen. So wie eine Richterin konkrete Gesetze und Präzedenzfälle zitiert, kann der Algorithmus seine Quellen angeben. Das macht seine Antworten glaubwürdiger.
Wie funktioniert die Technologie genau?
Retrieval
Das System durchsucht eine umfangreiche Datenbank oder Dokumentensammlung.
Umwandlung der Anfrage
Die Anfrage des Nutzers wird in ein numerisches Format umgewandelt, einen sogenannten Vektor.
Vergleich der Vektoren
Durch den Vergleich der Vektoren findet das System die relevantesten Informationen.
Generierung der Antwort
Das KI-Modell verbindet die gefundenen Informationen mit seinem eigenen Wissen zur finalen Antwort.
Einsatzbeispiele für RAG in verschiedenen Branchen
Die Einsatzmöglichkeiten sind sehr breit. Denkbar sind medizinische Assistenten, die Ärzte mit aktuellen Studien unterstützen, Finanzanalysten mit aktuellen Marktdaten oder fortschrittliche Kundenservice-Systeme. Die Technologie wird auch in Mitarbeiterschulungen und in Produktivitätstools für Entwickler eingesetzt.
HLK
In der HLK-Branche (Heizung, Lüftung, Klima) lässt sich RAG in Systemen für Product Information Management (PIM) einsetzen. Ein Katalog für Lüftungsprodukte kann zum Beispiel Tausende technische Spezifikationen, Montageanleitungen und Servicedokumente enthalten. Mit RAG finden Sie schnell und präzise Informationen zu einem bestimmten Ventilatormodell, seinen technischen Daten, der Kompatibilität mit anderen Geräten und verfügbaren Ersatzteilen. Techniker und Händler haben die nötigen Informationen sofort zur Hand, was Kundenservice und Wartung effizienter macht.
Health and Beauty
In der Health-and-Beauty-Branche kann RAG als Assistent mit umfassendem Wissen über Inhaltsstoffe, mögliche Nebenwirkungen und die richtige Anwendung dienen. Kundinnen und Kunden, die eine Gesichtscreme suchen, können etwa nach Inhaltsstoffen für ihren Hauttyp oder nach möglichen Allergenen fragen. RAG liefert auch Informationen zu klinischen Studien, Meinungen anderer Nutzer und dermatologischen Empfehlungen, was das Vertrauen beim Kauf und die Kundenzufriedenheit erhöht.
Bau und DIY
In der Bau- und DIY-Branche kann RAG bei der Auswahl von Produkten helfen, passend zu Anwendung oder Stil. Möchte ein Kunde zum Beispiel sein Bad renovieren und sucht Fliesen, kann RAG Produkte vorschlagen, die zu Stil, Farbe und Budget passen. Sucht ein Kunde Pflastersteine für den Garten, liefert RAG Informationen zu verschiedenen Steinarten, ihrer Haltbarkeit, Verlegemethoden und zur Kombination mit anderen Elementen der Gartengestaltung.
RAG auf Ihren eigenen Produktdaten
Im Unternehmen ist die Wissensbasis für RAG meist das PIM und das ERP. Das PIM enthält Produktfakten wie Namen, Beschreibungen, Attribute und Allergene, das ERP Preise und Bestände. Ein Assistent auf Basis von RAG antwortet mit diesen aktuellen Daten statt mit dem, woran sich das Sprachmodell erinnert.
Für Kunden, Installateure und Vertrieb
Der Assistent beantwortet Fragen zu Spezifikationen, Verfügbarkeit und Montage, schlägt Teile vor, die für eine Installation noch fehlen, und kann Produkte in eine B2B-Bestellung oder einen Warenkorb legen.
Für Mitarbeitende
Derselbe Assistent hilft neuen Mitarbeitenden, Abläufe und Produkte kennenzulernen. Alle können Dokumente, Berichte und Verfahren in natürlicher Sprache durchsuchen.
LemonHub.AI enthält einen Assistenten auf Basis von RAG, der aus PIM- und ERP-Daten antwortet. Siehe auch KI-Assistenten und -Agenten für Produktdaten.
RAG bietet KI-Systemen viele Vorteile
- Höhere Genauigkeit und Verlässlichkeit der Antworten
- Quellenangaben, die Vertrauen schaffen
- Flexibel aktualisierbare Wissensbasis
- Weniger „Halluzinationen“ der KI
- Kosteneffizienz: kein laufendes Training des Modells nötig
- Datensicherheit: Die Daten werden nicht mit Sprachmodellen geteilt
Fazit
Die Technologie verbindet die Stärke von Sprachmodellen mit der Präzision von Systemen zur Informationssuche. Sie eröffnet neue Möglichkeiten für die Verarbeitung und Nutzung von Wissen und verspricht intelligentere, verlässlichere und nützlichere KI-Systeme. Wie in der Analogie mit dem Gericht ermöglicht sie KI-Systemen „Urteile“, die zugleich klug und präzise sind, gestützt auf breites Wissen und konkrete Fakten.
Weiterlesen: KI-gestützte Produktempfehlungen und KI-Anwendungsfälle im PIM.
