Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik des Natural Language Processing (NLP), die die Textgenerierung verbessert, indem sie Daten aus Datenbanken, digitalen Asset-Bibliotheken oder anderen Wissensquellen einbezieht. Stellen Sie sich vor, wie ein Team der Rechtsabteilung in einer umfassenden Ansammlung von rechtlichen Dokumenten nach Präzedenzfällen sucht. Mit RAG könnten sie schnell eine Zusammenfassung eines abgerufenen Dokuments erhalten und wichtige Punkte ermitteln, um sie anschließend zu validieren und als Argumentationsstützen zu verwenden.

Dank künstlicher Intelligenz (KI) dauert dieser Vorgang nur wenige Sekunden. RAG nutzt KI-gestützte Large Language Models (LLMs) – trainiert mit riesigen Datensätzen an Text und Code –, um basierend auf Dokumenten, Tabellen und Präsentationen genaue und kontextbezogene Inhalte zu generieren.

Damit Ihr Unternehmen das Potenzial von KI vollständig ausschöpfen kann, müssen Sie dem Modell kontextbezogene und aktuelle Informationen bereitstellen. An dieser Stelle kommt RAG ins Spiel: Durch die Integration von Echtzeit-Daten wird die Ausgabe präzise und relevant gestaltet. Ohne RAG würde Ihr Unternehmen nur LLMs mit veralteten Trainingsdaten verwenden, die nicht über entscheidenden und aktuellen Kontext verfügen. In der Folge ergeben sich womöglich falsche Ergebnisse und das Risiko von KI-Halluzinationen.

Sie fragen sich, ob RAG auch ohne künstliche Intelligenz funktionieren kann? Die Antwort ist Nein. Die „Generierungsfunktion“ von RAG basiert auf KI-Systemen. Das bedeutet, Sie benötigen ein generatives Modell zur Erstellung von Antworten auf Fragen oder Prompts. Sehen wir uns diesen Prozess genauer an.

Wie funktioniert Retrieval-Augmented Generation?

Nehmen wir an, Sie sind Versicherungsanalyst:In und müssen überprüfen, ob ein bestimmter Schadenstyp von einer umfassenden Immobilienpolice abgedeckt ist. Wenn Sie KI in Ihr Dokumentenmanagementsystem integrieren, könnten Sie RAG für eine gezielte Frage nutzen, die den Status der Abdeckung in einer bestimmten Police betrifft.

Wenn Sie beispielsweise fragen: „Sind Brandschäden in der Immobilien-Versicherungspolice Nr. 1234567890 abgedeckt?“, befolgt RAG diese drei Schritte:

1. Retrieval (Abruf): Ein System, oft basierend auf semantischer Suche, identifiziert relevante Dokumente aus Ihrem Cloud-Datenspeicher oder einer anderen Wissensquelle.
2. Augmentation (Anreicherung): Die abgerufenen Informationen werden mit den vortrainierten Daten eines LLMs kombiniert, um die Eingabeaufforderung zu erweitern und dem LLM zusätzlichen Kontext bereitzustellen.
3. Generation (Generierung): Das LLM erstellt eine Antwort auf die Frage. Dabei nutzt es sein Sprachverständnis und die Informationen aus Ihren Dokumenten, um die Ausgabe relevanter zu gestalten.
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Wenn Sie RAG nutzen, müssen Sie genau wie bei jeder anderen Art von KI-generierten Inhalten klare und spezifische Fragen stellen, um genaue Antworten zu erhalten. Außerdem können Sie folgende Best Practices beachten, um schnelle und zuverlässige Antworten zu bekommen: Geben Sie relevante Details für den Kontext an, formulieren Sie Ihre Frage gegebenenfalls genauer und spezifizieren Sie, in welchem Format die Ausgabe erfolgen soll – beispielsweise als Schritt-für-Schritt-Anleitung oder Checkliste.

Vorteile von Retrieval-Augmented Generation für Unternehmen

Der zunehmende Einsatz von KI in Unternehmen treibt den Markt für Retrieval-Augmented Generation voran. Laut Acute Market Reports wird diese Branche zwischen 2024 und 2032 eine jährliche Wachstumsrate von 31,5 % erreichen. Das liegt am Skalierungsbedarf für Initiativen wie die Content-Generierung und den schnellen Abruf von Informationen in einer Welt, in der Daten immer umfassender und komplexer werden.

Durch den Einsatz von Retrieval-Augmented Generation-Tools profitieren Sie von Folgendem:

• Kontextbezogener Abruf von Dokumenten: RAG verbessert die Qualität der abgerufenen Informationen, indem der Kontext Ihrer Frage berücksichtigt wird. Im Ingenieurwesen können RAG-Tools beispielsweise Dokumente finden, die für eine spezifische Projektphase oder bestimmte technische Voraussetzungen relevant sind. Das verhindert einen Überschuss an Informationen und gewährleistet, dass Teams genau auf die Inhalte zugreifen können, die ihren Anforderungen entsprechen.
• Echtzeit-Zugriff auf Informationen: In Abteilungen wie dem Vertrieb oder Kundenservice kann RAG dabei helfen, Geschäfte abzuschließen, oder eine schlechte Kundenbewertung verhindern. Teams können sich zur Genauigkeit von bestimmten Informationen absprechen und schnell auf Kundenprobleme bei Produkten und Dienstleistungen reagieren – insbesondere dann, wenn Sie über umfassende FAQs, Benutzerhandbücher und Dokumente für das Kunden-Onboarding verfügen.
• Schnellere Abwicklung von Abfragen: Laut einer Umfrage von Gartner finden es 47 % der digitalen Mitarbeiter:Innen schwierig, Informationen oder Daten zu finden, die sie für die effektive Ausführung ihrer Aufgaben benötigen. Durch den Einsatz von LLMs, um basierend auf Ihren Inhalten Text zu generieren, können Sie Fragen zu umfangreichen Verträgen oder Policen stellen und ohne stundenlange Recherche schnell Antworten erhalten.
• Skalierbare Content-Erstellung: Indem Abruf und Generierung kombiniert werden, können Teams bestehende Informationen als Referenzen nutzen und unter Beibehaltung des Tonfalls früherer Modelle Produktbeschreibungen, individuelle Antworten an Kund:Innen oder Jobanzeigen erstellen. Dies unterstützt Unternehmen mit umfangreichen Content-Anforderungen oder Teams, die schnelle und konsistente Aktualisierungen von Inhalten benötigen (z. B. Werbeagenturen).

Beste RAG-Anwendungsfälle und Beispiele

Vor der Einbindung von KI in Ihre Unternehmensprozesse, um daraus Vorteile zu erzielen, sollten wir uns die häufigsten Anwendungsszenarien für Retrieval-Augmented Generation ansehen.

Erfahren Sie, wie Sie KI für den geschäftlichen Erfolg nutzen können.

Einstieg in unternehmensgerechte RAG für Content Management

Die Integration von RAG in Ihr Cloud Content Management-System ist die beste Option, um Datenabruf und -verarbeitung effizient zu gestalten. Bedenken Sie jedoch, dass dieser Prozess Teil einer umfassenderen KI-Strategie sein sollte.

Um RAG und KI effektiv einzubinden, sollten Sie diese Best Practices befolgen:

1. Bewertung der KI-Fähigkeit des Unternehmens

KI hat sich über die letzten Jahre zwar zunehmend schneller weiterentwickelt, doch laut dem „State of AI“-Bericht von Asana verfügen nur 31 % der Unternehmen über eine festgelegte KI-Strategie. Vor der Einführung von RAG in Ihrem Unternehmen sollten Sie eine Roadmap entwickeln, die die Implementierung unter Berücksichtigung Ihrer KI-Strategie unterstützt.

Erste Schritte:

• Überprüfen Sie Ihre technische Infrastruktur: Stellen Sie sicher, dass Ihre Dateninfrastruktur, Cloud-Speicherkapazität und Computing-Leistung groß angelegte KI-Vorgänge unterstützen, um komplexere Anwendungsfälle und größere Mengen an Inhalten verwalten zu können.
• Legen Sie Ziele fest: Umreißen Sie, wie RAG Ihre Content Management-Workflows – beispielsweise durch verbesserte Suchfunktionen oder automatisierte Dokumentenzusammenfassungen – oder die Interaktionen Ihrer Teammitglieder mit Ihrer digitalen Asset-Bibliothek verbessern wird.
• Identifizieren Sie wichtige Beteiligte: Binden Sie das IT-, Betriebs- und Compliance-Team sowie weitere wichtige Abteilungen frühzeitig in den Prozess ein, um die Zusammenarbeit und die Ausrichtung an verantwortungsvollen KI-Initiativen zu fördern.

2. Auswahl geeigneter RAG-Tools

RAG-Lösungen unterscheiden sich anhand von Faktoren wie dem Abrufsystem, der LLM-Architektur und Anpassungsoptionen. Einige Tools verwenden zum Beispiel semantische Suchalgorithmen, um Dokumente basierend auf ihrer Ähnlichkeit mit der Frage abzurufen, wohingegen andere Informationen anhand exakter Übereinstimmungen von Schlüsselwörtern finden.

Entscheiden Sie sich für eine Option, die Ihre Geschäftsanforderungen erfüllt, wie Skalierbarkeit, Integrationen mit bestehender Software und Datenschutz. Nehmen wir an, Sie benötigen sichere RAG-Modelle, um das Abrufen sensibler Kundeninformationen zu verhindern. Der Markt bietet Ihnen einige Optionen. Sie sollten sich jedoch für ein System mit erweiterten Zugriffskontrollen und Datenklassifizierung entscheiden, um zu verhindern, dass unbefugte Benutzer:Innen auf Ihre vertraulichen Dateien zugreifen können.

Ziehen Sie bei der Bewertung potenzieller Tools Fallstudien, Kundenbewertungen und Expertenmeinungen heran, um ein klares Bild der jeweiligen Optionen zu erhalten. Testen Sie die Sicherheitsfunktionen der Tools – zum Beispiel verschlüsselte Dokumentfreigabe, granulare Zugriffsberechtigungen und Passwortschutz –, um sicherzustellen, dass sie den regulatorischen Vorgaben und Compliance-Standards Ihres Unternehmens entsprechen.

3. Vorbereitung und Organisation von Inhalten

Laut einem von Box gesponserten IDC-Whitepaper sind 90 % der Unternehmensdaten unstrukturiert. Die Einführung von KI und RAG erfordert strukturierte Inhalte, um relevante Antworten zu gewährleisten. Verbessern Sie Abruf und Generierung mit diesen Best Practices:

• Überprüfen Sie Ihre derzeitigen Dokumenten-Repositorys, um veraltete und redundante Dateien zu entfernen. RAG benötigt aktuelle, relevante Inhalte für die Bereitstellung genauer Ergebnisse.
• Fügen Sie Tags und Kategorien hinzu, um Kontext für Ihre Inhalte zu liefern und das einfache Abrufen und Verarbeiten durch RAG-Tools zu erleichtern.
• Nutzen Sie eine unternehmensgerechte Metadatenverwaltung, um KI bei der effektiven Extraktion von Informationen aus Ihren Inhalten zu unterstützen.
• Legen Sie robuste Data Governance-Richtlinien für die Speicherung, Aufbewahrung und den Zugriff auf Informationen fest, um sicherzugehen, dass Content Management und Compliance den rechtlichen Anforderungen entsprechen.

Integration von KI und RAG in Ihren Content-Lebenszyklus mit Box

Mit Box optimieren Sie jede Phase Ihres Content-Lebenszyklus, vom Dokumententwurf bis hin zur Dateisuche in Ihrem Speichersystem. Die Intelligent Content Cloud ermöglicht Ihnen, mit der Leistungsfähigkeit von KI verschiedene Anwendungsfälle von Retrieval-Augmented Generation in die Praxis umzusetzen.

Sie müssen keine zusätzliche Zeit dafür aufwenden, Informationen zu suchen oder Inhalte manuell zusammenzufassen. Mit den Lösungen von Box ist die RAG-Einführung schneller, einfacher und besser skalierbar, darunter:

• Box AI: Integrieren Sie fortschrittliche KI-Modelle in Ihre Content Management-Plattform, um Dokumente in Echtzeit abzurufen und umfangreiche Verträge in kürzester Zeit zusammenzufassen.
• KI-Prinzipien: Legen Sie transparente und verantwortungsvolle Richtlinien fest, um vollständige Kontrolle über den Umgang mit KI zu erhalten und die Qualität, Vertraulichkeit und Sicherheit Ihrer Inhalte zu schützen.
• Box Hubs: Führen Sie dokumentenübergreifende Suchvorgänge durch und erhalten Sie verlässliche und umfassende Antworten zu bestehenden Themen, um fundiertere Entscheidungen treffen zu können.
• Box Notes: Erstellen Sie E-Mails, Meeting-Agendas und Leitfäden von Grund auf neu oder auf Basis bestehender Modelle, und gewährleisten Sie dokumentübergreifende Konsistenz.
• Unternehmensgerechte Sicherheit: Schützen Sie Ihre wertvollen Informationen mit AES-256-Bit-Verschlüsselung, erweiterter Authentifizierung, Device Trust, granularen Zugriffskontrollen und mehr.

Kontaktieren Sie uns, um alle Tools und Funktionen zu entdecken, die die KI-Einführung in Ihrem Unternehmen vereinfachen.

**Wir setzen uns stetig dafür ein, Produkte und Services mit Datenschutz, Sicherheit und Compliance höchsten Grades anzubieten. Dennoch stellen die Informationen in diesem Blogbeitrag keine Rechtsberatung dar. Wir empfehlen potenziellen und bestehenden Kund:Innen dringend, bei der Beurteilung von Compliance nach geltendem Recht eigene Sorgfaltsprüfungen durchzuführen.