Das Wichtigste zur Retrieval Augmented Generation (RAG) und Generativen KI

In der dynamischen Welt der künstlichen Intelligenz (KI) suchen Unternehmen stets nach neuen Möglichkeiten, KI zur Verbesserung der Abläufe, zur Steigerung der Effizienz und zur Schaffung neuer Chancen einzusetzen. Eine innovative Methode hierfür ist Retrieval Augmented Generation (RAG), die generative KI (genAI) mit präzisen, relevanten Daten kombiniert, um genaue, zuverlässige und nützliche Erkenntnisse zu liefern. Dieser Blog befasst sich mit RAG, seinen Vorteilen für Unternehmen und wie Tools wie die Progress Data Platform eine wichtige Rolle bei der Einführung einer Semantischen RAG-basierten generativen KI-Lösung spielen.

Beginnen wir mit der Frage, warum Sie eine RAG-basierte Lösung für Ihre generative KI-Anwendung benötigen, und was genau „Halluzinationen“ sind.

Was sind Halluzinationen die durch generative KI entstehen?

Generative KI ist bekannt für die Fähigkeit, neue Inhalte auf der Grundlage von Mustern zu erstellen, die sie aus umfangreichen Datensätzen erlernt hat. Eine der Gefahren der generativen KI besteht jedoch darin, dass sie manchmal Informationen erzeugen kann, die zwar plausibel erscheinen, aber inkorrekt oder unlogisch sind. Dieses Phänomen wird als „Halluzination“ (alternativ auch bekannt als „Konfabulation“) bezeichnet.

Halluzinationen treten auf, wenn die KI Antworten erzeugt, die nicht auf denjenigen Daten beruhen, mit denen sie trainiert wurde, oder die keine logische Grundlage haben. Dabei kann es sich um geringfügige Ungenauigkeiten oder komplett erfundene Fakten handeln. In einem geschäftlichen Kontext können Halluzinationen problematisch sein und zu Fehlinformationen, Fehlentscheidungen und mangelndem Vertrauen in das KI-System führen.

Was genau ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Durch die Einbettung der KI-Antworten in einen strukturierten Wissensgraphen und indem man eine Validierung anhand eines umfassenden Wissensmodells durchführt, reduziert sich die Wahrscheinlichkeit von RAG-Halluzinationen deutlich. Dies führt zu präziseren, vertrauenswürdigen und handlungsrelevanten Erkenntnissen, die für die unternehmerische Entscheidungsfindung wesentlich sind.

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Methode, die Geschäftsdaten mit generativen KI-Modellen verknüpft, indem spezifischer Kontext und eine spezifische Bedeutung hinzugefügt werden, während Halluzinationen in der Antwort der generativen KI identifiziert und reduziert werden. Dieser Kontext stammt oft aus Taxonomien oder Ontologien, die der KI helfen, die Daten zu verstehen. Durch die Verwendung eines Wissensgraphen findet RAG Beziehungen und Zusammenhänge innerhalb der Daten und bietet so einen soliden Rahmen für eine präzise Erstellung von Antworten.

Die wesentlichen Bestandteile der Retrieval Augmented Generation (RAG)

1. Kontextuelle Datenanreicherung: Durch die Verwendung geschäftsspezifischer Taxonomien und Ontologien hilft die RAG der KI, den Kontext und die Bedeutung hinter den Daten zu verstehen.
2. Wissensgraphen: Diese Diagramme ordnen die angereicherten Daten und zeigen Beziehungen und Verbindungen auf, die die Antworten der KI auf sachliche Informationen stützen.
3. Verbesserung der Anfragen: Wenn eine Benutzeranfrage eingeht, strukturiert der Wissensgraph die Eingabeaufforderung und versorgt die generative KI mit dem notwendigen Kontext, um präzise Antworten zu generieren.
4. Validierung der Antworten: Die Antworten der KI werden anhand des Wissensmodells überprüft, um ihre Genauigkeit und Glaubwürdigkeit zu bestätigen, bevor sie dem Benutzer vorgelegt werden.

Die Vorteile der RAG für Ihr Unternehmen

Schnelligkeit der Veränderung

Einer der herausragenden Vorteile von RAG ist seine Fähigkeit, sich an Änderungen von Daten und Modellen anzupassen. In der heutigen Geschäftswelt entwickeln sich die Daten ständig weiter, und die KI-Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um aktuell und akkurat zu bleiben. Das RAG-Framework ist von Grund auf flexibel und modellunabhängig, so dass sich Unternehmen schnell an diese verbesserten Modelle, neue Versionen oder Änderungen der zugrunde liegenden Daten anpassen können - ohne erhebliche Ausfälle oder Neukonfigurationen.

Höhere Genauigkeit und mehr Zuverlässigkeit

RAG verbessert die Genauigkeit von KI-generierten Antworten deutlich. Unternehmen können eine hohe Präzision erzielen, indem sie die KI auf einen gut strukturierten Wissensgraphen aufbauen, der mit branchenspezifischen Daten angereichert ist. Kunden haben von Genauigkeitsraten von über 90 und sogar 100% berichtet. Diese Genauigkeit stärkt das Vertrauen in das KI-System, da die Benutzer sehen können, woher die KI ihre Antworten hat und die Informationen überprüfen können.

Schnellere Produktionszeit

Die herkömmliche KI-Implementierung kann langwierig und ressourcenintensiv sein und oft Monate dauern. Mit dem RAG konnten Unternehmen diesen Zeitrahmen drastisch verkürzen. Durch die Verwendung vorhandener Wissensmodelle und Taxonomien können Unternehmen innerhalb weniger Wochen generative KI-Lösungen bereitstellen und schnell vom Konzept zu produktionsreifen Anwendungen übergehen.

Kosteneinsparung

RAG bietet Kosteneinsparungen durch die Optimierung der Nutzung der Rechenleistungsnutzung. Da der Wissensgraph reichhaltige kontextbezogene Daten liefert, können die Aufforderungen an die KI kleiner und gezielter sein. Dies reduziert die Rechenlast und die damit verbundenen Kosten und macht es effizienter als traditionelle KI-Methoden.

Skalierbarkeit und Sicherheit

Unternehmenstaugliche RAG-Lösungen müssen skalierbar und sicher sein. Sie müssen große Datenmengen und Abfragen verarbeiten und gleichzeitig strenge Sicherheitsprotokolle zum Schutz vertraulicher Geschäftsinformationen einhalten. Dies macht RAG in Kombination mit der Progress Data Platform zu einer idealen Wahl für große Unternehmen mit komplexen Datenumgebungen.

Anwendungsbeispiele

Unternehmen nutzen die RAG für verschiedene Aufgabenbereiche, darunter:

Progress Data Platform optimiert die RAG-basierten GenAI-Lösungen

Progress MarkLogic: Erschaffung Ihrer Wissensgraph-Grundlage

Progress MarkLogic ist ein effizienter Datenbankserver, der sich hervorragend für die Verwaltung und Integration komplexer Daten eignet. Er ist ideal für den Aufbau und die Pflege einer agilen Datenplattform, die die Wissensgraphen speichern kann, die RAG-basierte Lösungen unterstützen. Mit MarkLogic können Unternehmen:

Progress Semaphore: Setzen Sie Ihre Daten für intelligentere KI in einen Kontext

Progress Semaphore, eine marktführende semantische KI-Plattform, ergänzt die Progress Data Platform durch die Anreicherung von Daten mit branchenspezifischen Taxonomien und Ontologien. Diese semantische Anreicherung hilft der KI, den Kontext und die Bedeutung hinter den Daten zu verstehen. Mit Progress Semaphore können Unternehmen:

• Taxonomien erstellen und verwalten: Entwickeln Sie umfassende Taxonomien und Ontologien, die branchenspezifische Sprache und Terminologie erfassen.
• Auffindbarkeit von Daten verbessern: Verbessern Sie die Such- und Abruffunktionen, indem Sie den Daten semantische Metadaten hinzufügen, indem Sie sie mit geschäftsrelevanter Sprache aus fachspezifischen Taxonomien und Ontologien klassifizieren.
• Erweiterte Analysen unterstützen: Ermöglichen Sie ausgefeilte Datenanalysen und Einblicke, indem Sie semantische Beziehungen innerhalb des Wissensgraphen nutzen.

Fazit

Retrieval Augmented Generation (RAG) stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI dar und bietet Unternehmen ein leistungsstarkes Tool zur Verbesserung der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz ihrer KI-Lösungen. Durch die Integration von RAG in unsere leistungsstarken Progress Data Platform können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, den Wert ihrer Investitionen in generative KI steigern und echte geschäftliche Herausforderungen bewältigen.

Da sich die KI-Landschaft weiterentwickelt, wird es für Unternehmen, die an der Spitze bleiben wollen, entscheidend sein, innovative Ansätze wie RAG zu nutzen. Mit der Fähigkeit, kontextbezogene, genaue und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, sind RAG-basierte generative KI-Lösungen in der Lage, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen im digitalen Zeitalter arbeiten, innovieren und konkurrieren.

In der neuesten Folge des The Cloud Architects Podcast spreche ich mit dem Team über RAG, generative KI und darüber, wie Sie die Genauigkeit und das Vertrauen in Unternehmensdaten verbessern können. Wir gehen sogar der Frage nach, wie sich diese Fortschritte auf uns - die Menschen in der Schleife - auswirken.

Glossar

Im Folgenden finden Sie einige Definitionen für die Schlüsselbegriffe, die in diesem Artikel besprochen werden.

KI (Künstliche Intelligenz): Die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die darauf programmiert sind, zu denken und zu lernen.

GenAI (Generative KI): Eine Art von KI, die neue Inhalte wie Text, Bilder oder Musik auf der Grundlage von Mustern erstellen kann, die die KI aus Daten antrainiert bekommen hat.

LLM (Large Language Model): Eine Art KI-Modell, das mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurde, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

Taxonomien: Systeme zur Kategorisierung und Organisation von Informationen auf der Grundlage hierarchischer Beziehungen.

Ontologien: Detaillierte Frameworks, die die Beziehungen und Eigenschaften von Konzepten innerhalb eines bestimmten Bereichs beschreiben.

Wissensgraph: Ein Netzwerk von Datenpunkten, die durch Beziehungen miteinander verbunden sind und zur Modellierung komplexer Informationen und zum Auffinden versteckter Verbindungen verwendet werden.

Semantische Anreicherung: Der Prozess, Daten eine kontextuelle Bedeutung hinzuzufügen, um sie für KI-Systeme verständlicher und nützlicher zu machen.

RAG (Retrieval Augmented Generation): Eine Methode, die generative KI mit detaillierten, kontextrelevanten Daten kombiniert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Sie ziehen in Erwägung, Ihre Unternehmensdaten mit einer semantischen, RAG-basierten, generativen KI-Lösung zu kombinieren, oder suchen noch weitere Informationen zu diesem Thema? Dann laden Sie unseren kostenlosen Leitfaden herunter.