Einführung in die Nutzung von RAG für Unternehmensdaten
Retrieval Augmented Generation (RAG) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen auf ihre Daten zugreifen und sie nutzen. RAG liefert genaue und relevante Ergebnisse. Dies geschieht durch die Kombination von Retrieval-Mechanismen mit Generierungsfunktionen. Dieser neue Ansatz verbessert große Sprachmodelle durch die Integration von unternehmensspezifischen Daten. Er behebt die Einschränkungen von KI-Modellen wie ChatGPT, die bereits im Lieferumfang enthalten sind. Die Bedeutung von Retrieval Augmented Generation für Unternehmensdaten zur Steigerung der betrieblichen Effizienz ist tiefgreifend (Quelle: McKinsey & Company).
Erfolgsgeschichten aus der Praxis der RAG-Implementierung
Viele Unternehmen haben erfolgreich RAG-Systeme integriert, um die Abläufe und das Datenmanagement zu optimieren. Bemerkenswerte Beispiele sind Klarna und Notion. Die Harvard Business Review beschreibt die Integration von RAG-fähigen Chat-Schnittstellen in einem großen Unternehmen. Dadurch wurde die Produktivität der Mitarbeiter verbessert und gleichzeitig die Einhaltung der GDPR sichergestellt. Dadurch wurden der Datenschutz und die Zugriffseffizienz verbessert (Quelle: Harvard Business Review).
Nutzung von RAG für Unternehmensdaten
Die Nutzung von RAG für Unternehmensdaten verbessert die betriebliche Effizienz. Sie automatisieren die Datenabfrage und integrieren sie in zugängliche Formate. Diese Automatisierung ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf ihre Kernaufgaben zu konzentrieren. Sie reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datensuche (Quelle: McKinsey & Company). Das Ergebnis ist eine schnellere Entscheidungsfindung und weniger Fehler.
Struktur der RAG-Pipeline: 5 Schritte
Die Wirksamkeit eines RAG-Systems hängt von der nahtlosen Integration seiner Komponenten ab. Das Verständnis dieser Elemente ist für KI-Ingenieure wichtig.
Schritt 1: Zugriff auf Daten
Zunächst müssen wir an die Daten herankommen. Das kann auf viele Arten geschehen:
- Wir können eine Verbindung zu einer Datenbank herstellen
- Wir können auf Dateien in einem Cloud-Speicher zugreifen
- Manchmal erhalten wir Dateien aus den gemeinsam genutzten Ordnern eines Unternehmens
- Wir können sogar PDF- oder Word-Dateien per E-Mail erhalten
Der Schlüssel liegt darin, herauszufinden, wo die Informationen gespeichert sind, und herauszufinden, wie man sie erreichen kann.
Schritt 2: Daten extrahieren
Sobald wir auf die Daten zugreifen können, müssen wir die wichtigen Teile herausziehen. Dieser Schritt ist je nach Art der Dateien unterschiedlich:
- Bei PDF-Dateien müssen wir den Text und vielleicht Bilder extrahieren
- Bei Audiodateien müssen wir den Ton in geschriebene Worte umwandeln
- Word-Dokumente benötigen möglicherweise spezielle Tools, um den Text zu extrahieren
Ziel ist es, am Ende einen einfachen Text zu erhalten, den ein Computer verstehen kann.
Schritt 3: Daten aufteilen
Wir haben jetzt einen Haufen Text, der aber zu lang ist, um ihn in den LLM zu übertragen. Also schneiden wir ihn in kleinere Stücke. Wir nennen diese Stücke „Chunks“. Es ist, als würde man ein großes Sandwich in mundgerechte Stücke schneiden.
- Wenn die Stücke zu klein sind, ergeben sie möglicherweise keinen Sinn
- Wenn sie zu groß sind, könnte der Computer durch andere Informationen abgelenkt werden
Wir müssen die richtige Größe finden, die am besten funktioniert.
Schritt 4: Daten einbetten
In diesem Schritt geht es darum, unsere Textstücke in Zahlen umzuwandeln, mit denen Computer problemlos arbeiten können. Dazu verwenden wir ein so genanntes „Einbettungsmodell“. Es gibt zwei Haupttypen zur Auswahl:
- Proprietäre Modelle: Diese werden von großen Unternehmen hergestellt und können spezielle Funktionen haben
- Open-Source-Modelle: Diese können von jedermann frei verwendet und verändert werden
Wir müssen auch an die Sprachen denken. Wenn unsere Daten in vielen Sprachen vorliegen, brauchen wir ein Modell, das damit umgehen kann.
Schritt 5: Daten speichern
Schließlich müssen wir all diese verarbeiteten Daten an einem sicheren Ort speichern, an dem unser System für die erweiterte Generierung von Unternehmensdaten sie schnell finden kann. Dazu verwenden wir spezielle Datenbanken, so genannte Vektorspeicher. Hier sind zwei beliebte Optionen:
- Pinecone: Dies ist eine Cloud-Lösung, d. h. sie befindet sich im Internet
- Weaviate: Dies kann auf Ihren eigenen Computern eingerichtet werden
Fazit und Zukunftsperspektiven von RAG
Die Nutzung von RAG für Unternehmensdaten bietet einen immensen Mehrwert. Sie bietet eine verbesserte Effizienz und eröffnet ein breites Spektrum an Anwendungsfällen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI werden RAG-Systeme für einen zukunftssicheren Datenzugriff unverzichtbar werden. Zukünftige Entwicklungen werden sich wahrscheinlich auf eine tiefere Integration mit Unternehmenssystemen konzentrieren. Die Mehrsprachigkeit macht RAG zu einer zentralen Komponente in der KI-Landschaft.
