Wie Sprachmodelle durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) enorm präziser werden.

Im heutigen Berufsalltag stehen Unternehmen und Mitarbeiter:innen vor der Herausforderung, schnell und präzise auf eine Vielzahl von Informationen zugreifen zu müssen und diese schnell zu verarbeiten. Egal ob im Kundensupport, Marketing, Rechtswesen oder in der Forschung – der Zugang zu relevanten Daten und die Fähigkeit, diese effizient zu nutzen, sind entscheidend für den Erfolg. Effiziente Informationsbereitstellung und die Verarbeitung in kontextrelevante Antworten können die Produktivität erheblich steigern, die Qualität der Arbeit verbessern und die Zufriedenheit sowohl der Mitarbeiter als auch der Kunden erhöhen.

Stellen Sie sich ein System vor, das in der Lage ist, in Sekundenbruchteilen relevante Informationen aus umfangreichen Datenbanken und Dokumenten zu extrahieren und diese in einer leicht verständlichen Form intelligent als Text genieren zu lassen. Ein solches System könnte den Arbeitsalltag in vielen Bereichen revolutionieren. Im Kundensupport könnten Mitarbeiter beispielsweise Anfragen schneller und präziser beantworten, was die Kundenzufriedenheit steigert. In der Marketingabteilung könnten maßgeschneiderte Inhalte erstellt werden, die genau auf die aktuellen Trends und Bedürfnisse der Zielgruppe abgestimmt sind. Im Rechtswesen würden Juristen wertvolle Zeit sparen, indem sie direkt auf relevante Gesetze und Präzedenzfälle zugreifen könnten.

Technologie Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) durch die Integration externer Quellen wie Datenbanken oder Dokumentensammlungen mit Wissen anreichert. Large Language Models (LLMs) sind Computerprogramme, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen (z.B. GPT-3, OpenAI u.v.a.). RAG hilft diesen Computerprogrammen (LLMs), Fragen besser zu beantworten, indem es zusätzliche Informationen von außen einbezieht. Dazu kombiniert RAG zwei Komponenten: ein Retrieval-Modell, das relevante Informationen aus externen Quellen abruft, und ein Sprachmodell, auch generatives Modell genannt, das diese Informationen als Kontext nutzt, um präzisere und faktenbasierte Ergebnisse zu generieren. Vereinfacht gesagt bedeutet das, dass ein Teil des Systems nach relevanten Informationen sucht und ein anderer Teil diese Informationen verwendet, um präzise Antworten zu formulieren. Der Hauptvorteil von RAG besteht darin, dass die Fähigkeit des Sprachmodells erweitert wird, indem es durch den Zugang zu den externen Quellen spezifische und relevante Informationen liefert, die über das vorab erlernte Wissen hinausgehen. Dies erhöht die Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse. Ein weiterer Vorteil von RAG ist die erhöhte Transparenz, da für den Nutzer ersichtlich ist, woher die Informationen stammen. Dies erhöht das Vertrauen in die Richtigkeit der Informationen.

Funktionsweise von Retrieval Augmented Generation (RAG)

Wenn eine Anfrage z.B. eine Frage an das System gestellt wird, beginnt der Prozess der Retrieval Augmented Generation (RAG). Zunächst durchsucht das Retrieval-Modell in externen Quellen (sog. Kontext) nach Dokumenten oder Textpassagen, die relevante Informationen zu Beantwortung der Frage enthalten. Diese gefundenen Informationen werden dann vom generativen Modell, also dem Sprachmodell verwendet, um eine detaillierte und genaue Antwort zu erstellen. Die Qualität der Antwort hängt maßgeblich von der Qualität der externen Quellen ab. Ebenfalls von großer Bedeutung für die Ergebnisqualität ist die Größe des Sprachmodells das sog. „Kontext Window“. Also wie viel Text das Sprachmodell mit einer Eingabe tatsächlich verarbeiten kann und dabei alle Wörter noch im “Gedächtnis” hat. Ein effektiverer Ansatz besteht darin, das Sprachmodell als sogenannten Agenten agieren zu lassen. Dieser Agent kann mehrere Teilfragen stellen und die Antworten in die nächsten Fragen einfließen lassen, wodurch er insgesamt mehr Kontext berücksichtigt und präzisere Ergebnisse liefert.

Anwendungsfälle

Anwendungsfälle für RAG sind z.B. Frage-Antwort-Systeme, Chatbots für Kundenservice, interne Wissensassistenten für Mitarbeiter:innen oder die automatische Generierung von Inhalten basierend auf Unternehmensdaten. Hier sind einige Beispiele, wie RAG im Berufsalltag eingesetzt werden kann:

Kundensupport:
Im Kundensupport kann RAG dazu verwendet werden, Kundenanfragen effizient zu beantworten. Wenn ein Kunde eine Frage stellt, durchsucht das Retrieval-Modul relevante Dokumente und Datenbanken, um die benötigten Informationen zu finden. Das generative Modul formuliert dann eine passende und verständliche Antwort. Dies reduziert die Bearbeitungszeit und verbessert die Qualität der Antworten.

Wissensmanagement:
In großen Unternehmen, in denen umfangreiche Wissensdatenbanken und Dokumentationen vorhanden sind, kann RAG Mitarbeitern helfen, schnell auf relevante Informationen zuzugreifen. Anstatt lange Dokumente durchzulesen, können Mitarbeiter einfach eine Frage stellen und erhalten eine präzise Antwort, die aus den verfügbaren Informationen generiert wird.

Marketing und Content-Erstellung:
Im Marketing kann RAG eingesetzt werden, um maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen. Marketingteams können auf eine Vielzahl von Datenquellen zugreifen, um aktuelle Trends und Kundenpräferenzen zu identifizieren. Das generative Modul kann dann basierend auf diesen Informationen ansprechende und zielgerichtete Inhalte erstellen, wie z.B. Blogbeiträge, Social-Media-Posts oder Werbetexte.

Juristische Recherche:
In der Rechtsbranche kann RAG Anwälten und juristischen Mitarbeitern helfen, relevante Fälle, Gesetze und Rechtsdokumente zu finden. Das System durchsucht rechtliche Datenbanken und liefert präzise und kontextuelle Antworten, die bei der Fallbearbeitung und -vorbereitung hilfreich sind.

Forschung und Entwicklung:
In der Forschung und Entwicklung kann RAG Wissenschaftlern und Ingenieuren helfen, relevante wissenschaftliche Arbeiten, Patente und technische Dokumentationen zu finden. Dies beschleunigt den Forschungsprozess und fördert Innovationen, indem schnell relevante Informationen bereitgestellt werden.

Personalwesen:
Im HR-Bereich kann RAG verwendet werden, um auf häufig gestellte Fragen von Mitarbeitern zu antworten, z.B. zu Unternehmensrichtlinien, Urlaubsansprüchen oder Benefits. Dies entlastet das HR-Team und stellt sicher, dass Mitarbeiter schnell und zuverlässig die benötigten Informationen erhalten.

Vertrieb und Kundenmanagement:
Vertriebsteams können RAG nutzen, um Informationen über Produkte, Dienstleistungen und Kundenhistorie schnell abzurufen. Dies ermöglicht eine bessere Vorbereitung auf Kundengespräche und Präsentationen, was die Chance auf erfolgreiche Geschäftsabschlüsse erhöht.

Retrieval Augmented Generation (RAG) in Unternehmen implementieren

Bei der Implementierung sind dabei mehrere Aspekte zu beachten. Zunächst sollten klare Ziele definiert und eine gründliche Bedarfsanalyse durchgeführt werden, um die spezifischen Anwendungsbereiche und Probleme zu identifizieren, die RAG lösen soll. Die Integration relevanter Datenquellen und die Sicherstellung einer hohen Datenqualität sind entscheidend, ebenso wie die Einhaltung von Datenschutzanforderungen. Die Auswahl einer kompatiblen, skalierbaren und benutzerfreundlichen Plattform ist unerlässlich. Anschließend müssen die Algorithmen angepasst sowie Benutzerrollen und Zugriffsrechte definiert werden. Mitarbeiterschulungen und Pilotprojekte sind wichtig, um das System zu testen und die Akzeptanz zu fördern.

Technisch betrachtet können Unternehmen RAG nutzen, indem sie ihre proprietären Daten mit einem Vektor-Index versehen, einen Retrieval-Mechanismus implementieren und diesen mit einem Sprachmodell kombinieren Ein Vektorindex ist ein spezieller Indextyp zum Speichern und Verwalten von Daten, die nach vielfältigen Kriterien auswertbar sind.  Diese Umsetzung stellt allerdings das Minimum für ein RAG-System dar. Grenzen findet dieser rudimentäre Ansatz besonders bei der Qualität der Ergebnisse. Entscheidend ist dabei, wie die Daten in Vektor Embeddings umgewandelt werden und vor allem welche Qualität die Daten aufweisen. Für ein fortgeschritteneres System kommen sog. semiautonome Agenten  zum Einsatz, welche eigenständig in mehreren Anläufen nach den besten Informationen suchen und so für eine höhere Qualität sorgen.  Einige Anbieter stellen RAG-Lösungen als Cloud-Service bereit. Ein bekanntes Framework dazu ist  NVIDIA NeMo.

Fazit

Durch den Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) können Unternehmen die Effizienz ihrer Prozesse steigern, die Qualität der bereitgestellten Informationen verbessern und ihre Mitarbeiter:innen bei der Erfüllung ihrer Aufgaben unterstützen. Die Kombination aus präziser Informationsbeschaffung und intelligenter Textgenerierung macht RAG zu einem wertvollen Werkzeug im modernen Berufsalltag.

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Autoren: Tobias Neumann und Claudia Caruso.

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