Der gefährliche Irrglaube: RAG selber bauen
Gerhard Kürner
CEO 506.ai - European AI automation platform for operations, support processes and IT - Vice Chairman AI Upper Austria
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Geschäftswelt. Retrieval Augmented Generation (RAG) steht dabei im Mittelpunkt, da sie Unternehmen ermöglicht, ihre eigenen Daten mit der Power großer Sprachmodelle zu nutzen. Doch ein gefährlicher Trend macht sich breit: Viele IT-Abteilungen versuchen, ihre eigenen RAG-Systeme zu entwickeln.
Es mag verlockend erscheinen. Man nehme eine Vektor-Datenbank, ein großes Sprachmodell, ein paar Open-Source-Tools, vielleicht noch Langchain – fertig, oder? Leider nein. Die Realität sieht anders aus. Hinter der vermeintlich einfachen Formel verbirgt sich eine komplexe Landschaft voller Herausforderungen.
Die versteckten Kostenfallen
Die anfängliche Euphorie verfliegt schnell, wenn die ersten Probleme auftreten: Ungenaue Antworten, Sicherheitslücken, Wartungskosten, die aus dem Ruder laufen. Plötzlich benötigen Sie ein ganzes Team von Spezialisten, um das System am Laufen zu halten: ML-Ingenieure, DevOps, Sicherheitsexperten, Qualitätskontrolle. Die Kosten explodieren.
Und während Ihre IT-Abteilung mit dem selbstgebauten RAG kämpft, nutzen Ihre Wettbewerber bereits fertige Lösungen und erzielen damit messbare Erfolge. Warum? Weil diese Lösungen auf der Erfahrung von vielen Kunden basieren und die Entwicklungskosten auf viele Schultern verteilt wurden.
Das Sicherheitsrisiko
Ein selbstgebautes RAG-System ist ein potenzielles Sicherheitsrisiko. Vertrauliche Daten könnten durchsickern, interne Dokumente versehentlich offengelegt werden. Die Bedrohungslage verändert sich ständig, und es ist extrem schwierig, mit den neuesten Sicherheitsstandards Schritt zu halten. Jeder neue Datensatz, jede Anfrage ist ein potenzieller Angriffspunkt.
Der Wartungsalbtraum
Die Instandhaltung eines RAG-Systems kann ein Fass ohne Boden werden. Ständige Updates, Fehlerbehebung, Performance-Optimierung – die Liste ist endlos. Und während Ihre IT-Abteilung mit der Wartung beschäftigt ist, bleibt die eigentliche Arbeit liegen.
Die Expertise-Lücke
RAG und der Aufbau des AI Tech Stack ist mehr als nur das verbinden von ein paar Servcises. Es erfordert ein tiefes Verständnis von AI Prozess, Prompt Engineering, Sicherheitsarchitektur und vielem mehr. Es ist unrealistisch zu erwarten, dass jede IT-Abteilung über all diese Kompetenzen verfügt.
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Die Zeitfalle
Während Sie Ihr RAG-System mühsam entwickeln, vergeht wertvolle Zeit. Der Markt entwickelt sich weiter, Ihre Wettbewerber gewinnen an Boden, und Sie verpassen Chancen.
Die Alternative: Kaufen statt bauen
In den meisten Fällen ist es deutlich sinnvoller, eine etablierte RAG-Lösung zu nutzen. Plattformen wie die von 506.ai bieten Ihnen eine sichere, skalierbare und sofort einsatzbereite Lösungen, die Ihnen den gesamten Aufwand erspart. Sie profitieren von der Expertise erfahrener Spezialisten, regelmäßigen Updates und einem professionellen Support.
Konzentrieren Sie sich auf Ihr Kerngeschäft
Lassen Sie die Entwicklung von RAG-Systemen den Experten. Konzentrieren Sie Ihre Ressourcen auf Ihre Kernkompetenzen und schaffen Sie echten Mehrwert für Ihre Kunden.
506.ai CompanyGPT: Die Lösung
Mit 506.ai CompanyGPT bieten wir Ihnen eine sichere, einfach integrierbare und leistungsstarke KI-Plattform für die Automatisierung von Kommunikationsworkflows. CompanyGPT ermöglicht es Ihnen, die Vorteile von RAG ohne die damit verbundenen Risiken und Kosten zu nutzen. Konzentrieren Sie sich auf Ihr Kerngeschäft, während wir uns um die KI kümmern.