RAG (Retrieval Augmented Generation)
Eine KI-Technik, die Sprachmodelle mit Ihren eigenen Daten anreichert
Definition
RAG (Retrieval Augmented Generation) ist eine Technik, die KI-Sprachmodelle verbessert, indem zunächst relevante Informationen aus Ihren eigenen Datenquellen abgerufen werden, bevor eine Antwort generiert wird.
Ausführliche Erklärung
RAG löst eine wesentliche Einschränkung standardmäßiger KI-Modelle: Sie wissen nur, worauf sie trainiert wurden. Mit RAG kann die KI in Echtzeit auf Ihre internen Dokumente, Wissensdatenbanken und Datenbanken zugreifen.
Dies macht KI-Antworten genauer, aktueller und basierend auf den tatsächlichen Daten Ihres Unternehmens, anstatt sich ausschließlich auf die Trainingsdaten des Modells zu verlassen.
Praxisbeispiele
Interne Wissensdatenbank
KI-Assistent, der Fragen anhand Ihrer Unternehmensdokumentation beantwortet
Kundenservice
Chatbot, der Ihre Produktdokumente und FAQ referenziert, um Anfragen zu beantworten
Warum das wichtig ist
- KI basierend auf Ihren echten Daten
- Immer aktuelle Antworten
- Reduzierte KI-Halluzinationen
- Kein Fine-Tuning der Modelle nötig
Verwandte Begriffe
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