Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Erweiterungsansatz, der Sprachmodellen Zugang zu externen Wissensquellen verschafft, um genauere und zuverlässigere Antworten zu geben.

Stellen Sie sich vor, Sie geben der KI die Möglichkeit, vor der Beantwortung von Fragen in der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens "nachzuschlagen", ähnlich wie ein menschlicher Experte Referenzmaterial konsultiert, bevor er einen Rat gibt.

Als wichtiger Fortschritt in der generativen KI (Gen AI) verbessert RAG die Art und Weise, wie maschinelle Lernmodelle Aufgaben der Informationsbeschaffung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bewältigen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die ausschließlich auf Trainingsdaten angewiesen sind, können RAG-fähige Systeme in Echtzeit auf mehrere Datenquellen zugreifen, was sie für Geschäftsanwendungen praktischer und zuverlässiger macht.

RAG funktioniert durch die Integration von drei wesentlichen Elementen:

Systeme zur Informationsbeschaffung, die relevante Inhalte finden
Natural Language Processing, um den Kontext zu verstehen
Funktionen zur Generierung präziser Antworten

Kernkomponenten:

Vektorielle Datenbanken: Pinecone, Weaviate, Milvus
Einbettungsmodelle: Große Sprachmodelle und Open-Source-Optionen für Ihre spezifischen Anforderungen
Suchstrategien: Semantische Suche, hybride Suche und kontextbezogenes Retrieval

Warum RAG so wichtig ist

Unternehmen sind zu Recht risikoscheu, wenn es um die Implementierung von KI-Lösungen zur Förderung der Automatisierung, Personalisierung und Erstellung von Inhalten geht. Bei allen Vorteilen der KI gibt es zahlreiche Möglichkeiten, wie der Algorithmus gegen Sie arbeiten kann: falsche oder veraltete Informationen, unpassende oder irrelevante Inhalte oder Inhalte, die gegen Datenschutzgesetze verstoßen.

Retrieval-augmented generation (RAG) hat diese Dynamik verändert, indem es der KI hilft, mehr so zu arbeiten, wie es Ihre besten Mitarbeiter tun, indem sie aktuelle Unterlagen und Kundeninformationen zu Rate zieht, bevor sie personalisierte Antworten gibt. Dieser Wandel hat sich insbesondere auf Branchen ausgewirkt, in denen sowohl Genauigkeit als auch Personalisierung von entscheidender Bedeutung sind, wie z.B. im Finanzdienstleistungssektor, im Gesundheitswesen und im Einzelhandel.

Wie RAG funktioniert

Der RAG-Prozess der abruferweiterten Generierung umfasst drei Hauptschritte:

Retrieval
Wenn eine Anfrage eingeht, durchsucht das System die Wissensdatenbank, um relevante Informationen zu finden
Verarbeitung
Das System analysiert und kombiniert die abgerufenen Informationen mit dem Kontext der Abfrage
Generierung
Anhand der abgerufenen Informationen generiert das System eine genaue, kontextbezogene Antwort

Wie RAG Marketing-Teams hilft

Retrieval-augmented Generation (RAG) liefert personalisierte, markenkonsistente Inhalte in großem Umfang. Im Kern verwendet es:

Ein intelligentes Speichersystem (Vektordatenbank), das Ihre Markenrichtlinien, Marketingmaterialien und Kundendaten versteht
Ein intelligentes Abfragesystem, das relevante Inhalte auf der Grundlage des Kontexts findet
Ein KI-Modell (Modell der künstlichen Intelligenz), das bereichsspezifische Antworten generiert und dabei Ihre Markensprache beibehält.

Für Marketingfachleute bedeutet dies, dass sie in der Lage sind:

Personalisierte Inhalte erstellen, die stets mit den Markenrichtlinien übereinstimmen
Skalierung der Inhaltserstellung bei gleichzeitiger Wahrung der Konsistenz in ihrem Workflow
Sicherstellen, dass alle automatisierten Kommunikationen die genehmigten Botschaften verwenden
Inhalte auf der Grundlage von Kundensegmentierungen und -präferenzen anpassen

Der RAG-Lebenszyklus aktualisiert das System kontinuierlich mit neuen Daten, während das Erlebnis für den Endbenutzer erhalten bleibt. Dazu gehört die Verwaltung von Datenmengen und LLM-Eingabeaufforderungen, um sicherzustellen, dass das System Fragen in verschiedenen Anwendungsfällen effektiv beantworten kann.

Beispiel für die erweiterte Generierung von Abfragen: Nehmen wir an, ein Bekleidungshändler verwendet ein RAG-Grundlagenmodell, um seine Markenrichtlinien, Produktdetails und Kundendaten miteinander zu verbinden und personalisierte Bekleidungstipps zu geben.

Für einen Kunden, der häufig Sportbekleidung kauft, kann das RAG-System automatisch:

Aktuelle Produktinformationen und Preise abrufen
Inhalte mit den Richtlinien der Marke abgleichen
Personalisierte Produktempfehlungen erstellen
Relevante Betreffzeilen und Inhalte für E-Mails generieren

So wird sichergestellt, dass jede Kundeninteraktion personalisiert wird, während gleichzeitig die Markenkonsistenz gewahrt bleibt und nur aktuelle, genehmigte Inhalte verwendet werden - etwas, das herkömmliche KI-Systeme nicht eigenständig leisten können.

RAG-Vorteile

Vorteile der Retrieval-augmented Generation:

Die Antworten basieren auf geprüften Informationen
Verwendet immer die aktuellsten verfügbaren Daten
Behält zuverlässige Informationen über alle Antworten hinweg bei
Effizienter Umgang mit wachsenden Wissensbeständen
Stellt sicher, dass die Antworten mit dem genehmigten Inhalt übereinstimmen

Erfolgsmethoden der RAG

Erfolgsmethoden der Retrieval-erweiterten Generierung:

Vorverarbeitung von Dokumenten
Zerlegen Sie den Inhalt in die richtige Größe. Sie müssen klein genug sein, um spezifisch zu sein, aber groß genug, um den Kontext zu erhalten.
Verwaltung von Metadaten
Gute Metadaten helfen dem System zu verstehen, wann Informationen zuletzt aktualisiert wurden, für wen sie relevant sind und wie sie verwendet werden sollten. Behalten Sie den Überblick darüber, welche Informationen Sie haben und wie sie mit anderen Inhalten in Beziehung stehen.
Kontinuierliche Optimierung
Passen Sie die Größe der Chunks an, aktualisieren Sie die Einbettungsmodelle und stimmen Sie die Abrufstrategien auf der Grundlage von Benutzerfeedback und Leistungskennzahlen ab.

Anwendungsfälle

Unternehmen nutzen RAG, um ihre Wissensdatenbanken von statischen Repositories in dynamische Ressourcen zu verwandeln, die sich an die Bedürfnisse der Benutzer anpassen. Dies ist besonders für große Organisationen von Vorteil, in denen das schnelle Auffinden der richtigen Informationen die Produktivität erheblich beeinflussen kann.

Andere Anwendungen eines RAG-Modells:

Verbesserte Funktionen für die Unternehmenssuche
Intelligente Kundensupportsysteme
Automatisierte Unterstützung bei der Dokumentation
Compliance-Überwachung und -Berichterstellung

In regulierten Branchen beispielsweise erweist sich RAG als unschätzbar wertvoll für die Unterstützung bei Compliance und Dokumentation. Das System kann sicherstellen, dass die Antworten immer mit den aktuellen Vorschriften übereinstimmen, und bietet gleichzeitig spezifische Anleitungen auf der Grundlage von Rolle, Region oder anderen relevanten Faktoren.

Was ist die Zukunft von RAG?

RAG verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Personalisierung umgehen. Stellen Sie sich eine KI vor, die Ihre Marke kennt und Ihre verifizierten Inhalte verwendet. Keine Erfindungen, sondern zuverlässige, personalisierte Antworten in großem Umfang.

KI-Agenten verändern die Arbeitsweise von Marketingteams. Von der Rationalisierung der Content-Erstellung bis hin zur Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse steigern KI-Agenten, die mit RAG ausgestattet sind, die Produktivität, reduzieren sich wiederholende Aufgaben und helfen den Teams, intelligentere und personalisiertere Kampagnen durchzuführen. Die Weiterentwicklung dieser Funktionen wird die Art und Weise, wie Marketingteams Kreativität, Effizienz und Entscheidungsfindung angehen, verändern.