Unternehmensdaten einfach nutzen mit RAG
Ihre Unternehmensdaten sind in verschiedenen Systemen verteilt und schwer auffindbar?
Mit kamium und Ihrer individuellen RAG-Anbindung machen wir Ihre Daten intelligent zugänglich und maximieren den Mehrwert der KI für Ihr Unternehmen.
Maximieren Sie Ihr KI-Potenzial durch RAG
Mit KI-Chats wie kamium können Sie erste Kompetenzen im Umgang mit generativer KI aufbauen und einfache Use Cases umsetzen.
Ohne die Anbindung Ihrer Unternehmensdaten bleibt generative KI jedoch begrenzt. Erst durch den Einsatz von Retrival-Augmented Generation (RAG) wird ihr volles Potenzial ausgeschöpft.
Aktualität der Daten
Sprachmodelle (LLMs) haben aufgrund Ihrer Trainingsdaten einen begrenzten Wissenstand. Mit kamium und kontinuierlicher Datensynchronisation über RAG-Pipelines erhalten Sie jederzeit präzise und aktuelle Antworten.
Präzision und Zuverlässigkeit
Erst durch die Einbindung Ihres Unternehmenswissens entfaltet generative KI ihre volle Leistungsfähigkeit. Dies steigert signifikant die Genauigkeit und Verlässlichkeit der generierten Inhalte und schafft Mehrwert für Ihr Unternehmen.
Fachspezifische Expertise
Die Kombination aus umfangreichen, fachspezifischen Unternehmensdaten und leistungsstarken LLMs ermöglicht hochspezialisierte, kontextrelevante Ergebnisse. So werden die generierten Inhalte passgenau auf die Anforderungen und Herausforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten.
Effiziente Datennutzung
Greifen Sie in Echtzeit auf Unternehmensinformationen aus vielfältigen Datenquellen zu, zentral in Ihrer KI-Plattform kamium. Beenden Sie das zeitaufwändige Suchen und manuelle Hinzufügen von Inhalten zu KI-Chats.
Nutzerakzeptanz
Steigern Sie die Benutzerakzeptanz, indem Sie die Präzision und Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse erhöhen. Die Integration aktueller Unternehmensdaten verbessern die Nutzererfahrung und stärkt das Vertrauen in Ihre KI-Lösung.
Flexibilität
Unsere flexible RAG-Architektur passt sich dynamisch an wechselnde Geschäftsbedingungen an und bietet maßgeschneiderte Lösungen für die individuellen Herausforderungen Ihres Unternehmens.
Bringen Sie Ihre Unternehmens-KI auf das nächste Level
Lassen Sie die Grenzen zwischen KI und Ihren Unternehmensdaten verschwinden. Ob Wikis, SharePoint, Datenbanken, CRM, ERP oder CAD-Systeme - wir verknüpfen Ihre Datenquellen effizient und intelligent.
Werden Sie mit uns zum Vorreiter.
FAQs
Die bereitgestellten Unternehmensdaten werden zunächst in ein gemeinsames Format gebracht und in einem Datenpool gesammelt, um sie für das RAG-System durchsuchbar zu machen. Der Datenpool wird regelmäßig aktualisiert, sodass stets auf aktuelle Daten zugegriffen werden kann. Retrieval beschreibt das Abrufen relevanter Informationen aus dem Datenpool. Die Ergebnisse der RAG-Suche werden zurückgespielt und durch das Anreichern der Inhalte in den Kontext der ursprünglichen Eingabe gebracht (Augment). Diese erweiterte Eingabe wird im nächsten Schritt an das Large Language Model (LLM) übermittelt. Im Rahmen der Generation erstellt das LLM mit der erweiterten Anfrage die finale Antwort, wobei sowohl die Trainingsdaten des LLMs als auch die extrahierten Informationen berücksichtigt werden.
Eine RAG-Pipeline, auch RAG-System genannt, umfasst die Komponenten, die erforderlich sind, um Unternehmensdaten abzurufen und anzureichern. Mit Hilfe eines LLMs werden daraufhin weiterführende Antworten generiert, die diese Daten berücksichtigen.
Das Nachtrainieren oder auch Finetunen von LLMs mit Unternehmensdaten hat signifikante Nachteile. Während das Aktualisieren von Daten mit einem RAG-System einfach ist, lassen sich integrierte Daten in Sprachmodellen kaum noch anpassen. Jede Erweiterung der Daten erfordert ein zeitaufwändiges und kostspieliges Nachtraining des LLMs. Zudem gibt es Nachteile wie Halluzinationen, mangelnde Transparenz und fehlende Suchfunktionen. RAG ist eine deutlich einfachere Methode, um Unternehmensdaten mit der Stärke von LLMs zu verknüpfen.
Mit kamium und RAG sind Ihre Unternehmensdaten sicher. Der Betrieb aller Dienste von kamium erfolgt innerhalb der EU (Niederlande) in Ihrer Azure Cloud. Azure garantiert die Datenresidenz innerhalb der EU. Zudem werden keinerlei Daten, insbesondere keine KI-Trainingsdaten, an OpenAI oder Betreiber anderer Sprachmodelle weitergegeben. Es ist somit sichergestellt, dass zu keinem Zeitpunkt Daten Ihre geschützte Umgebung verlassen. Microsoft Azure unterstützt zahlreiche Datenschutzstandards, einschließlich DSGVO, ISO/IEC 27701, ISO/IEC 27018 und EU-Standardvertragsklauseln.
Für eine erfolgreiche RAG-Lösung ist die Verfügbarkeit hochwertiger Daten entscheidend. Die Grundvoraussetzung ist eine solide Datenbasis von guter Qualität, denn RAG-Anbindungen sind nur so effektiv wie die angebundenen Informationen selbst. Diese Daten können in verschiedenen Formaten und Systemen vorliegen: Unternehmensdokumente, Webseiten oder Datenbanken (wie CRM oder ERP). Entscheidend ist, dass die Daten aktuell, relevant und für RAG-Systeme leicht verarbeitbar sind, um präzise und kontextbezogene Ergebnisse zu liefern.