Wie eine RAG-Pipeline Ihre Daten in Erkenntnisse umwandelt

Die GenAI-Revolution ist in vollem Gange. Lassen Sie sich von unserer Lieblingssendung „Gilmore Girls“ inspirieren: „Es ist die Welt von GenAI und wir leben einfach darin.“

In der Tat McKinsey berichtet über die Anzahl der Organisationen regelmäßig Die Nutzung von GenAI hat sich zwischen den Umfragen 2023 und 2024 in zehn Monaten verdoppelt. Darüber hinaus PwC 89 % der CEOs von Unternehmen, die GenAI eingeführt haben, sind davon überzeugt, dass GenAI die Art und Weise, wie ihre Unternehmen Werte schaffen, bereitstellen und erfassen, erheblich verändert.

Angesichts der Verbreitung von KI und des damit verbundenen Optimismus könnte man zu der Annahme verleitet werden, dass KI oder genauer gesagt Large Language Models (LLMs) Ihrem Unternehmen dabei helfen können, ohne zusätzliches Basteln Mehrwert zu schaffen. Aber um den Nutzen wirklich zu maximieren, benötigen Sie eine RAG-Pipeline.

Sicher, GenAI hilft Menschen tun Sie fantasievolle Dinge wie DND spielen, Trainingspläne anpassen und Diss-Tracks im Gangster-Rap-Stil der 90er über ihre Freunde schreiben, aber in altem Englisch (danke, Reddit, für diesen Eintrag). Aber wenn es um Ihre Organisation geht, brauchen LLMs Hilfe von Freunden wie RAG um Ihren individuellen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Ein Überblick über RAG

RAG, kurz für Retrieval-Augmented Generation, ist ein Begriff, der von Patrick Lewis in seinem 2020 erschienenen Beitrag für Meta’s AI Research geprägt wurde. Stellen Sie sich RAG als ein Framework vor, das konventionelle Informationen zusammenführt Abruf Systeme wie Datenbanken und die generativen Fähigkeiten von LLMs. Auf diese Weise wird RAG „Augmentationen„die sprachlichen Fähigkeiten Ihres LLM mit wirtschaftsspezifischem Wissen, so dass es erzeugen Antworten, die präziser, aktueller und für Ihre spezifischen Anforderungen äußerst relevant sind.

Mit anderen Worten: RAG ist eine clevere Methode, um sicherzustellen, dass jeder LLM Ihrer Wahl mit Ihren Geschäftsdaten für eine Vielzahl interner und externer Anwendungsfälle bestens vertraut ist. Außerdem erspart es Ihnen die Mühe, einen LLM von Grund auf neu zu trainieren oder ihn anhand Ihres Datensatzes zu optimieren.

Mit RAG können Sie Ihre KI-Anwendungen agil und reaktionsfähig auf neue Entwicklungen machen, indem Sie ein LLM mit Ihren Geschäftsdaten erweitern. Darüber hinaus bietet RAG Ihren LLM-Lösungen Echtzeit-Datenzugriff, schützt Ihre Daten und hilft, LLM-Halluzinationen zu mildern. Einige beliebte Implementierungen können Chatbots, Kundenservice oder Unternehmenssuche sein.

Mehr lesen: Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Aber…was ist eine RAG-Pipeline?

Nachdem wir nun alle wissen, warum RAG so großartig ist, wollen wir darüber sprechen, was eine RAG-Pipeline ist.

• Eine RAG-Pipeline funktioniert wie ein Fließband in einer Fabrik. Alle Ihre unstrukturierten Daten, die in allen möglichen Formaten in Ihren Datenbanken und Datenseen gespeichert sind, dienen als
• In den einfachsten RAG-Pipelines durchlaufen diese Daten Datenindizierung, wo es in Textblöcke aufgeteilt, in Vektoren eingebettet und in einer Vektordatenbank gespeichert wird (eine Vektordatenbank ermöglicht den schnellen Abruf von Informationen). Diese Datenbank ist die Reiseziel der Pipeline.
• Der nächste Schritt ist Datenabruf und -generierung, was immer dann geschieht, wenn Sie eine Abfrage senden. Basierend auf der Abfrage sendet die Vektordatenbank die relevantesten „Chunks“ an das LLM.
• Der LLM vollbringt seine Magie, indem er seine Sprachverarbeitungsfähigkeiten mit den Kontextinformationen (aus der Datenbank) kombiniert, und voilà! Sie erhalten eine Antwort mit genauen Informationen und relevantem Kontext.

Warum RAG der Wut,

Laut McKinsey, ganze 47 % der Organisationen, die GenAI verwenden, tun dies mit erheblichen Anpassungen oder indem sie ihr eigenes Modell entwickeln. Da fast die Hälfte der Pro-GenAI-Organisationen in die Anpassung von LLMs oder die Entwicklung eigener Modelle investiert, ist klar, warum RAG der nächste große Trend ist. Ein typisches Beispiel: die RAG-Marktgröße wird in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 44.7 % wachsen!

Um den Hype zu verstehen, sehen wir uns einige der Vorteile von RAG-Pipelines für Unternehmen an:

Jederzeit Zugriff auf Daten in Echtzeit

Stellen Sie sich vor, Sie fragen Ihren Vertriebsleiter nach den Umsätzen des letzten Quartals, aber er antwortet: „Ich fürchte, ich habe keinen Zugriff auf aktuelle Informationen. Mein LLM wurde nur anhand von Daten von vor zwei Jahren geschult.“ Ihre Reaktion wird entweder sein: „Warum zahle ich Ihnen so viel Geld, Phil?“ oder „Meine Güte, ich hätte auf meinen CTO hören sollen, als er sagte, wir sollten eine RAG-Pipeline für die Unternehmenssuche einrichten.“ Die Moral dieser Geschichte ist, in RAG zu investieren.

Haftungsausschluss: Jegliche Ähnlichkeit mit Phils, die im Verkauf arbeiten, ist rein zufällig. Unser Rechtsteam sagt, dass wir nicht wegen Verleumdung verklagt werden können, wenn wir diesen Haftungsausschluss hinzufügen.

Schlechte Witze beiseite: RAG stellt sicher, dass Ihr LLM immer Zugriff auf die neuesten Informationen hat. Da Ihre Organisation ständig neue Daten generiert, müssen Sie nur die Datenbank aktualisieren und Ihre RAG-Pipeline erledigt den Rest und stellt sicher, dass Sie jedes Mal genaue und aktuelle Antworten erhalten.

Ihre privaten Daten bleiben privat

RAG löst auch die Datenvertraulichkeit, ein entscheidendes Problem, mit dem Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie Daten in öffentliche LLMs einspeisen. Wenn Sie eine RAG-Pipeline einrichten, müssen Sie sich keine Sorgen machen, dass Ihre privaten Unternehmensdaten in zufälligen ChatGPT-Antworten auftauchen. Sie können das LLM Ihrer Wahl nutzen (damit Phil sich beim nächsten Meeting nicht blamiert) und gleichzeitig sicherstellen, dass Ihre vertraulichen Daten sicher und privat gespeichert werden.

Keine KI-Halluzinationen mehr

Ein häufiges Problem bei LLMs ist, dass sie manchmal halluzinieren. Wenn LLMs relevante Fakteninformationen fehlen, neigen sie dazu, fehlerhafte, aber überzeugende Antworten zu geben, d. h. sie halluzinieren. Die gute Nachricht ist, dass RAG dieses Problem löst, indem es ihnen relevante und sachlich korrekte Daten liefert.

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Warum RAG-Pipelines die Zukunft sind

McKinsey berichtet, dass die GenAI-Einführung in den Bereichen Marketing, Vertrieb und IT am höchsten ist. RAG-Pipelines ermöglichen jedoch die Einführung von GenAI in einem breiteren Funktionsspektrum, beispielsweise:

Kundenbetreuung & Service

Mit einer RAG-Pipeline können Ihre Kundensupportteams auf Informationen aus Wissensdatenbanken, FAQs und Kundenhistorien zugreifen, um in Echtzeit präzise Antworten auf Kundenanfragen zu liefern, Wartezeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Marketing & Vertrieb

RAG ermöglicht Ihren Marketingfachleuten, Kundeneinblicke, Produktbewertungen und Markttrends aus mehreren Quellen zu analysieren und abzurufen, um gezieltere Kampagnen auf der Grundlage von Echtzeitdaten und -analysen zu unterstützen. Ebenso können Ihre Geschäftsentwicklungsteams RAG nutzen, um ihre Angebote mithilfe aktualisierter Kundendaten und Produktinformationen anzupassen.

In der Tat 71% der Unternehmen konnten durch den Einsatz von KI in ihren Marketing- und Vertriebsfunktionen Umsatzsteigerungen verzeichnen. Stellen Sie sich vor, wie viel mehr sie mit RAG erreichen könnten.

Forschung & Produktentwicklung

Mithilfe von RAG können Forschungs- und Entwicklungsteams Erkenntnisse aus Kundenfeedback gewinnen und Markttrends, Wettbewerber und Branchenentwicklungen analysieren, um neue Funktionen zu entwickeln oder bestehende zu verfeinern. Dies führt nicht nur zu fundierten strategischen Entscheidungen, sondern stellt auch sicher, dass Ihr Innovationszyklus mit den Marktanforderungen Schritt hält.

Personal, Recht und Finanzen

Betriebsfunktionen wie Recht, Personalwesen und Finanzen befassen sich regelmäßig mit Rechtsdokumenten, Compliance-Richtlinien, Vorschriften und Richtlinien. Mit einer RAG-Pipeline können Ihre Teams sofort die relevanten Erkenntnisse abrufen, um umgehend Entscheidungen treffen zu können.

Lieferkettenlogistik

Für Lieferketten- und Logistikteams können RAG-Pipelines bei der Überwachung von Lieferketten helfen, indem sie relevante Daten aus mehreren Quellen abrufen und analysieren, wie z. B. ERP-Systeme, Lieferantenkommunikation und externe Dokumente. Dies hilft, Engpässe zu reduzieren, die Logistik zu optimieren und die Effizienz zu verbessern. Tatsächlich frühe Einführung von KI in der Lieferkette hat zu einer Bestandsreduzierung von 20 % und einer Kostensenkung von 10 % geführt, und RAG kann diese Gewinne vervielfachen.

Zeit für RAG n‘ Roll

Kurz gesagt: RAG-Pipelines bieten jede Menge Vorteile in den Bereichen KI und Automatisierung und gehen gleichzeitig auf gängige Unternehmensprobleme mit öffentlichen LLMs ein. Mit RAG können Sie das Beste von GenAI nutzen, ohne die Vertraulichkeit Ihrer Daten zu gefährden. Darüber hinaus bietet RAG ein breites Anwendungsspektrum, von Marketing bis zur Lieferkette. Das bedeutet, dass Sie Testläufe durchführen können, indem Sie eine RAG-Pipeline in einer Ihrer Funktionen entwickeln und bereitstellen, bevor Sie sie unternehmensweit implementieren.

Besorgt über die Entwicklung und Bereitstellung von RAG-Pipelines? Sie denken vielleicht, Sie brauchen Dutzende von KI-Experten, die Tag und Nacht arbeiten, um Ihre RAG-Pipeline aufzubauen. Aber Sie können KI-Experten durch Geschäftsanwender ersetzen und Tag und Nacht durch Minuten, weil Astera macht den RAG-Bau um einiges einfacher.

Astera macht die Entwicklung und den Einsatz einer RAG-Pipeline mühelos, Code-frei und sofortig, ohne dass Ihre Daten außerhalb der Organisation gesendet werden müssen. Darüber hinaus können Sie mit unserer umfangreichen Palette an Konnektoren praktisch alle Ihre Datenquellen in Ihr RAG-System integrieren.

Mit Asterakönnen Ihre Geschäftsbenutzer, die sich mit Daten, Metadaten und Datenstrukturen auskennen, ihre eigenen RAG-Pipelines erstellen, sodass Ihre Teams Kontextinformationen, spezifische Details und relevante Erkenntnisse suchen und extrahieren können.

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