Retrieval Augmented Generation (kurz RAG), ist eine Technologie, die es ermöglicht Sprachmodelle mit Unternehmensdaten zu verbinden. RAG ermöglicht, faktenbasierte Antworten auf Grundlage der eigenen Unternehmensdaten mit echten und aktuellen Informationen. Somit schafft RAG die Voraussetzung, KI nicht nur zur Textgenerierung, sondern als aktiven Wissenszugang im Unternehmen einzusetzen. Prozesse werden schneller, Fehler seltener und Mitarbeitende müssen nicht mehr in komplexen Dokumenten nach relevanten Informationen suchen.

Während klassische Sprachmodelle sog. Large Language Models (LLMs) allgemeines Weltwissen besitzen, fehlt LLMs der Zugang zu internen Informationen. RAG ermöglicht es diese unternehmensinternen Daten in einer KI zu nutzen und Ihr Unternehmen effizienter und zukunftssicherer aufzustellen.

Warum RAG für Ihr Unternehmen wichtig ist?

Die meisten Unternehmen besitzen riesige Datenmengen wie Dokumentationen, Handbücher, Verträge, Ticketsysteme uvm. Eben dieses Wissen ist neben den Mitarbeitenden maßgeblich für den Erfolg des Unternehmens. Doch nicht wenige Mitarbeitende verbringen einen erheblichen Teil Ihrer Arbeitszeit damit, unternehmensinterne Dokumente zu suchen, zu vergleichen oder zu lesen. Ebene diese stupide Arbeit ist es, die die Zeit von Mitarbeitende bindet und diese davon abhält Aufgaben auszuführen für die tatsächlich menschliches Zutun erforderlich ist!

RAG löst genau dieses Problem. Statt Informationen manuell zu recherchiere, stellt das System Inhalte automatisch bereit. Mit RAG und einem einfachen Sprachmodell können wir jedoch noch weiter gehen! Wir können nicht nur Dokumente suchen, sondern auch Zusammenhänge zwischen Daten ermitteln und neue Daten auf Basis alter Daten erstellen. Dabei greift künstliche Intelligenz immer auf Originaldokumente zurück, sodass Antworten korrekt und nachvollziehbar blieben.

Retrieval Augmented Generation ermöglicht es nach der richtigen Konfiguration, Ihr Unternehmen zukunftssicher aufzustellen und sich von Unternehmen abzuheben, die einfach „nur“ ein Sprachmodell einsetzen. Wir als cloudgermany.de unterstützen Sie mit unserem KI Operation Service bei der Implementierung von weitreichenden RAG-Systemen.

Wie funktioniert RAG?

Retrieval Augmented Generation besteht aus zwei Kernkomponenten:

1. Retrieval: Ein intelligentes Suchsystem findet Dokumentenabschnitte innerhalb von Sekunden. Dazu müssen die zu durchsuchende Dokumente vorab in eine sog. Vektordatenbank überführt werden um diese Dokumente anschließend effizient durchsuchen zu können.
2. Generation: Die durchsuchten Dokumente werden analysiert und aus diesen formuliert das Sprachmodelle verständliche Antworten auf die gestellten Fragen.

Das besondere an dieser Technologie ist, dass die KI keine Inhalte erfindet, sondern das gefundene Wissen mit den Fähigkeiten eines Sprachmodells aufbereitet. Somit werden Antworten individuell, präzise und belastbarer in komplexen Situationen.

Wie kommen die Daten in die Vektordatenbank?

Um Daten in eine Vektordatenbank zu überführen, müssen diese von einem sogenannten Embedding-Modell aufbereitet werden. Das Embedding-Modell überführt das geschriebene Wort in Vektoren (nichts anderes als mehrere Zahlen) die in einem Vektorraum dargestellt werden. Einen Vektorraum kann man sich wie einen 3-dimensionalen Vektor vorstellen, den wir aus unserer Schulzeit kennen. Nur besitzt ein Vektorraum für KI-Modelle weitaus mehr Dimensionen und je näher die einzelnen Daten beieinander liegen, desto ähnlicher sind diese sich. Die Nähe der Daten macht RAG so effizient und ermöglicht Antworten in Sekundenschnelle.

Hier liegt jedoch die erste Hürde für Unternehmen die RAG einsetzen möchten. Die Daten müssen je nach Komplexität und Art der Daten unterschiedlich in der Vektordatenbank gespeichert werden. Natürlich unterstützt die cloudgermany.de Sie auch bei diesem Prozess.

Können alle Art von Daten durchsucht werden?

Es ist möglich so gut wie jede Art von Daten mittels RAG nutzbar zu machen. Jedoch muss man sich genau überlegen welcher Mehrwert in den einzelnen Daten liegt. So lassen sich PDF- oder Worddateien weit aus einfacher in eine Vektordatenbank überführen als Bilder oder Videos. Je nachdem welche Daten mittels RAG verarbeitet werden sollen, erhöht sich die Komplexität eines RAG-Systems.

Zudem sollte man immer betrachten wie die Daten bereitgestellt werden. Das Ziel ist es immer die Daten am eigentlichen Speicherort (z. B. Fileshare oder SharePoint) abzugreifen und anschließend zu analysieren. Für jedes System dessen Daten angebunden werden sollen, muss ein eigener Konnektor entwickelt werden, um auf die Daten zuzugreifen.

Welche Unternehmensbereiche profitieren besonders von RAG?

Besonders Unternehmensbereiche mit die schnell und mit vielen Daten arbeiten müssen, kann RAG revolutionär sein! Dadurch, dass ein Sprachmodell innerhalb von Sekunden Antworten auf komplexe Fragen geben kann müssen Mitarbeiter nicht in unzähligen Dokumenten suchen, um Informationen zu erhalten. Das KI-Modell antwortet schnell mit den richtigen Informationen und kann Gegenfragen ohne weiteres Beantworten. Zusätzlich mit der Garantie auf inhaltlich korrekte Aussagen ohne Umschweife. So können Mitarbeiter im Kundendienst viel direkter auf spezifische Fragen antworten oder Marketingabteilungen gezielt das Projektportfolio durchsuchen!

Worauf sollte mein Unternehmen beim Einsatz von RAG achten?

Das Wichtigste, was es zu beachten gilt, ist wo die Daten gespeichert werden. Auch wenn viele Anbieter garantieren das die Daten sicher gespeichert werden und mit Speicherorten in Deutschland werben, sollte ein vertrauenswürdiger Partner gewählt werden. Ebenso ist es nicht nur relevant wo das RAG-System betrieben wird, denn die Daten müssen schließlich auch durch ein Sprachmodell verarbeitet werden. Es ist vergebliche Mühe darauf zu achten die Daten in Deutschland zu speichern, wenn das KI-Modell in den USA betrieben wird. Alle Komponenten: Datenspeicherung, RAG-System und das KI-Modell sollten sicher in einem deutschen Rechenzentrum wie einem Rechenzentrum der cloudgermany.de betrieben werden.

Der EU AI Act verpflichtet einige Unternehmen zum sicheren Umgang mit Unternehmens- und Kundendaten. Jedoch ist der sichere Betrieb von IT-Infrastruktur auch für alle anderen Unternehmen, unabhängig von der Größe empfehlenswert, um keine Datenpannen und keinen Imageverlust zu riskieren.