RAG steht für "Retrieval-Augmented Generation" und kombiniert zwei Technologien:
Information Retrieval: Das System sucht relevante Informationen aus einer internen oder externen Wissensdatenbank.
Generative KI: Die KI nutzt diese Informationen, um verständliche und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Dadurch kann ein Chatbot nicht nur mit allgemeinem Wissen antworten, sondern auch mit spezifischen, aktuellen und unternehmensinternen Informationen.
Darum ist RAG für Unternehmen wichtig
Ohne RAG sind KI-Modelle oft auf ein statisches Wissen beschränkt, das zum Zeitpunkt ihrer Schulung aktuell war. In Unternehmen gibt es jedoch ständig neue Informationen, etwa über Produkte, Richtlinien oder Prozesse. Ein RAG-gestützter Chatbot kann:
Mitarbeitern helfen, indem er immer auf die neuesten internen Dokumente zugreift.
Kundensupport verbessern, indem er auf aktuelle FAQs, Handbücher und Richtlinien zugreift.
Compliance sicherstellen, indem er auf relevante Vorschriften und Unternehmensrichtlinien verweist.
Die perfekte Kombination: KI + RAG
Ein RAG-gestützter Chatbot kann nicht nur allgemeine Anfragen beantworten, sondern auch firmeninternes Wissen nutzen. Das ist besonders wichtig für den Einsatz in großen Unternehmen, da
Wissen aus verschiedenen Abteilungen eingebunden werden kann,
der Bot gezielt auf Unternehmensspezifika reagiert und
Kundensupport und interne Prozesse automatisiert und personalisiert werden.
Erst mit RAG wird KI so richtig smart. Anstatt nur vortrainiertes Wissen wiederzugeben, kann sie KI gezielt auf unternehmensspezifische und aktuelle Informationen zugreifen. So entstehen leistungsfähige, präzise und sichere Chat- und Voicebots, die Unternehmen effizienter machen und den Support verbessern.
