Was ist RAG und warum ist es in der KI gerade das Top-Thema?

In der sich rasant entwickelnden Welt der generativen KI kommt man derzeit nicht an einem Begriff vorbei. Drei Buchstaben: RAG. Retrieval Augmented Generation ist eine gefragte Technologie, die Information Retrieval mit Large Language Models kombiniert. Auf Deutsch: Die generative KI wird durch zusätzliche Informationen augmentiert (angereichert). Diese zusätzlichen Informationen stammen aus einer Wissensdatenbank, wie sie zum Beispiel in LoyJoy enthalten ist. Viele Unternehmen nutzen die Möglichkeiten von RAG auf der LoyJoy Conversational Platform, um ihren Kunden ein unternehmensspezifisches, intelligentes Chat-Erlebnis zu bieten! 💬

Was ist RAG? 🤖

Aber was genau ist RAG und wie funktioniert es? RAG-Systeme integrieren eine Retrieval-Komponente, die nach relevanten Informationen in einer Wissensbasis sucht, wie z.B. der Website oder den Dokumenten eines Unternehmens. Diese Retrieval-Komponente ist in der Regel eine semantische Suche. Die abgerufenen Informationen werden dann in den Prompt eines Sprachmodells GPT oder Claude 3 integriert, um den Generierungsprozess zu steuern und hochpräzise und kontextbezogene Antworten zu erzeugen. Auf diese Weise kann das LLM nicht nur die Informationen nutzen, über die es bereits verfügt, sondern es wird auch um die Informationen ergänzt, die das Unternehmen in seinen Kundengesprächen verwenden möchte.

Wie setzt LoyJoy RAG ein?

LoyJoy ermöglicht Unternehmen mithilfe von RAG, ihre eigene Wissensdatenbank in der LoyJoy Platform zu pflegen. Dazu können direkt in LoyJoy Webseiten eingelesen werden, Dokumente hochgeladen werden und Daten per API eingespielt werden. Die Wissensdatenbank enthält nicht nur ihre Dokumente und Texte, sondern auch die zugehörigen “Embeddings”, d.h. die mathematischen Vektoren, aus denen das LLM den Text-Output erzeugt. Die Kundenanfrage enthält ebenfalls “Embeddings”, und ein Suchalgorithmus durchsucht die Wissensdatenbank nach zugehörigen Informationen. Diese Wissensbausteine werden “extrahiert” und dem LLM zur Generierung einer Antwort unter Verwendung des Prompts und der Systemnachricht übergeben. Auf diese Weise generiert die KI Antworten, die nicht nur auf den Prompts und der Chat-Historie des Users basieren, sondern auch aus der Fülle an Informationen schöpfen, die in den Wissens-Chunks bereitgestellt werden. 📚

Schauen wir uns den RAG-Ablauf etwas genauer an:

1. Den Anfang bildet die Kundenanfrage.

2. Dokumente, Webseiten und weitere Quelldaten bilden die Wissensdatenbank des Chatbots. Bei einer Anfrage durchsucht ein semantischer Algorithmus zuerst die Wissensdatenbank nach relevanten Informationen. Inhaltlich relevante Textfragmente werden identifiziert. Die sog. “Knowledge Chunks”.

3. Mithilfe dieses “Context” wird dann eine inhaltlich passende und personalisierte Antwort durch die KI generiert. Bei Bedarf wird dabei auch die Historie des Gesprächs berücksichtigt.

RAG-Erfolgsfaktoren ✅

Nun wollen wir uns einige Erfolgsfaktoren von RAG auf der LoyJoy Plattform anschauen. Mit den folgenden Tricks bereichert RAG jeden Kunden-Chat!

1. Einer der Schlüsselfaktoren für den Erfolg von RAG ist die Fokussierung auf Qualität statt Quantität. Anstatt sich auf die reine Datenmenge zu konzentrieren (z. B. die gesamte Unternehmens-Webseite), wird der Aufnahme von qualitativ hochwertigen und relevanten Informationen in die Wissensbasis Priorität eingeräumt. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die KI präzise und nützliche Antworten generiert, anstatt mit irrelevanten oder redundanten Daten überschwemmt zu werden.

2. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Vermeidung von sich wiederholenden Inhalten in der Wissensdatenbank, wie z.B. SEO-Inhalte. Durch sorgfältiges Kuratieren der Informationen und Minimierung von Duplikaten optimierst Du so die relevantesten Informationen für jede Benutzeranfrage. Dies verbessert nicht nur die Effizienz des Systems, sondern verbessert auch das Benutzererlebnis, indem es präzise und gezielte Antworten liefert.

3. Das Beste daran: Die Implementierung von RAG auf der LoyJoy Plattform erfordert kein Training! LoyJoy leistet hier die Vorarbeit für Dich, so dass Du Dich auf die Kuratierung der Wissensdatenbank und die Erstellung der Kundenerlebnisse konzentrieren kannst. Mit der LoyJoy Conversational Platform können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von RAG nutzen, ohne umfangreiches technisches Know-how oder Ressourcen zu benötigen.

RAG in wenigen Minuten in LoyJoy nutzen: Überzeuge Dich selbst!

Ein herausragendes Merkmal der LoyJoy Conversational Platform ist ihre benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Du Chatbots per Drag&Drop erstellst. Dieses intuitive Design ermöglicht es deinen Kunden, schnell und einfach Fragen zu stellen und Antworten von der KI zu erhalten, was eine nahtlose und ansprechende Interaktion schafft. Egal, ob es sich um einen Kunden handelt, der Produktinformationen sucht, oder um einen Mitarbeiter, der Hilfe benötigt - der von RAG angetriebene LoyJoy-Chatbot ist immer bereit zu helfen. 💡

Übrigens: Wenn RAG für deinen Use Case nicht die richtige Lösung ist, kannst Du auch auf eigens trainierte Modelle zurückgreifen.

Die Schritte in LoyJoy

Zuerst musst Du eine neue Experience mit Hilfe der LoyJoy Plattform erstellen oder eine bestehende Experience anpassen. Danach gehst Du in den Wissensbereich und kannst ganz einfach einzelne Dokumente wie PDFs oder Deine ganze Website als Quelle für Deine Wissensdatenbank hinzufügen.

Und schon kann dein LoyJoy-Chatbot Deine Wissensdaten nutzen, um maßgeschneiderte Antworten für Deine Kunden zu generieren!

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Retrieval Augmented Generation ein Game-Changer in der Welt der Conversational AI ist. Durch den Einsatz von RAG und der LoyJoy Plattform können Unternehmen mit wenig Aufwand das volle Potenzial ihrer Kundendaten ausschöpfen, präzise und personalisierte Antworten liefern und ihr Kundenerlebnis auf ein neues Niveau heben. 🚀

Also, worauf wartest Du noch? Kontaktiere uns und nutze die Zukunft der konversationellen KI mit der LoyJoy Conversational Platform und erlebe noch heute die transformative Kraft von Retrieval Augmented Generation für Dein Unternehmen! 💪

— von Steffen Wichtrup