Unternehmensdaten intelligent nutzen mit RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Technologie, welche die Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) mit dem gezielten Abruf von Informationen kombiniert.
Hier wird der RAG-Prozess Schritt für Schritt erklärt:

1. Datenaufbereitung: Zunächst werden die bereitgestellten Unternehmensdaten in ein einheitliches Format gebracht und in einem zentralen Datenpool gesammelt. Dies ermöglicht eine effiziente Suche und Nutzung durch das RAG-System.
2. Aktualisierung: Der Datenpool wird regelmäßig aktualisiert, um stets auf dem neuesten Stand zu sein und aktuelle Informationen bereitzustellen.
3. Retrieval: Die relevanten Informationen aus dem Datenpool werden abgerufen. Das RAG-System sucht bei einer Anfrage gezielt nach relevanten Informationen im Datenpool. Dieser Schritt ist entscheidend für die Genauigkeit und Relevanz der Antworten.

4. Augmentation: Die Ergebnisse der RAG-Suche werden zurückgespielt und durch das Anreichern der Inhalte in den Kontext der ursprünglichen Eingabe gebracht. Dies erweitert den Kontext für das LLM.
5. Generation: Der erweiterte Prompt wird an das LLM übermittelt. Das LLM generiert daraufhin eine Antwort, die sowohl auf seinen Trainingsdaten als auch auf den spezifisch abgerufenen Informationen basiert.
6. Finale Antwort: Das Ergebnis ist eine präzise, kontextbezogene Antwort, die sowohl das breite Wissen des LLMs als auch die spezifischen Unternehmensdaten berücksichtigt.

Eine RAG-Pipeline, auch als RAG-System bezeichnet, umfasst essentielle Komponenten zur Verarbeitung von Unternehmensdaten mit der Unterstützung von KI-Sprachmodellen. Diese Technologie ermöglicht das effiziente Abrufen und Anreichern von Informationen aus unternehmensinternen Quellen. Mit Hilfe eines LLMs werden anschließend kontextbezogene Antworten generiert, die präzise auf die verarbeiteten Unternehmensdaten zugeschnitten sind. RAG-Pipelines optimieren so die Nutzung von Unternehmenswissen und verbessern die Qualität KI-gestützter Antworten.

Das Nachtrainieren oder Finetuning von Large Language Models (LLMs) mit Unternehmensdaten weist erhebliche Nachteile auf. Im Vergleich zu Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen ergeben sich folgende Herausforderungen:

• Datenaktualisierung: RAG-Systeme ermöglichen einfache Aktualisierungen der Daten, während in LLMs integrierte Daten schwer anpassbar sind.
• Kosten und Zeit: Jede Datenerweiterung erfordert ein aufwändiges und teures Nachtraining des LLMs.
• Qualitätsprobleme: Nachtrainierte LLMs neigen zu Halluzinationen und mangelnder Transparenz.
• Funktionalität: Fehlende Suchfunktionen schränken die Nutzbarkeit ein.

RAG-Systeme bieten eine effizientere Methode, um Unternehmensdaten mit den Fähigkeiten von LLMs zu verbinden. Sie optimieren die Datennutzung und gewährleisten gleichzeitig Flexibilität und Kostenkontrolle.

Mit kamium und Retrieval-Augmented Generation (RAG) werden Ihre Unternehmensdaten DSGVO-konform und sicher verarbeitet. Unsere Datenschutzmaßnahmen umfassen:

• EU-Datenresidenz: Der Betrieb aller Dienste erfolgt innerhalb der EU und Azure garantiert die Daten­residenz innerhalb der EU.
• Keine Datenweitergabe: Weder KI-Trainingsdaten noch andere Informationen werden an OpenAI oder andere Sprachmodell-Anbieter übermittelt.
• Geschützte Umgebung: Ihre Daten verbleiben in einer sicheren, kontrollierten Umgebung.
• Compliance Standards: Microsoft Azure erfüllt wichtige Datenschutznormen wie: 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.