Ist RAG nur ein Buzzword? 🔎
Onlim GmbH
Automatisierte Kommunikation über Chatbots, Voicebots & E-Mail Automatisierung.
RAG ist das neue Buzzword! Doch was verbirgt sich dahinter? Wir erklären die Grundlagen von RAG und warum es in der KI-Welt so wichtig ist.
Unsere AI Agents basieren ebenfalls auf RAG. Warum RAG für Ihr AI Projekt entscheidend ist und wie Ihr Unternehmen AI Agents erfolgreich implementieren kann, beschreibt unser CEO Alexander Wahler.
Viel Spaß beim Lesen! 💌📖✨
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Retrieval Augmented Generation (RAG) revolutioniert automatisch generierte Texte, indem es gesicherte und aktuelle Informationen aus privaten Datenbanken einbezieht.
Dadurch erfindet ein Chatbot beispielsweise keine Antworten, sondern stützt sich auf fundierte und aktuelle Daten. Mit RAG können automatisiert präzise und kontextbezogene Antworten auf Benutzerfragen generiert werden, was die Interaktion sowohl sicherer als auch informativer macht.
Hier sind einige Einsatzgebiete von RAG:
📰 Content-Erstellung und Journalismus: RAG unterstützt Journalisten und Content-Ersteller bei der Recherche und Erstellung von Inhalten. Der Zugriff auf umfangreiche Datenbanken und Archivmaterial ermöglicht fundierte und gut recherchierte Artikel.
Beispiel: Eine Nachrichtenagentur könnte RAG nutzen, um Hintergrundinformationen und Kontext zu .. read more >
😎 Kundensupport und Chatbots: Unternehmen setzen RAG in ihren Kundensupport-Systemen ein, um effektive und genaue Antworten auf Kundenanfragen zu liefern. Durch den Zugriff auf umfangreiche interne Wissensdatenbanken bieten Chatbots spezifische und kontextbezogene Lösungen.
Beispiel: Ein Chatbot bei einem Telekommunikationsanbieter kann mithilfe von RAG .. read more >
💻E-Commerce und Produktempfehlungen: E-Commerce-Plattformen nutzen RAG, um personalisierte Produktempfehlungen und detaillierte Produktinformationen zu liefern. Durch den Zugriff auf Produktdatenbanken und Kundenbewertungen werden präzisere Empfehlungen generiert.
Beispiel: Ein Online-Shop kann RAG einsetzen, um Kunden .. read more >
👀Hier erfahren Sie mehr über die Funktionsweise und Vorteile von RAG: read more >
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Von AI Daten zum #RAG AI Agent!
Befolgen Sie diese Schritte um Ihren #RAG AI Agent erfolgreich zu implementieren:
1️⃣ Identifizieren Sie die Datenquellen, die Ihr Problem lösen.
2️⃣ Falls die Daten nicht digital verfügbar sind, wird ein Prozess zur Erstellung dieser Daten implementiert.
3️⃣ Bauen Sie eine zentrale Wissensbasis (Knowledge Graph) auf, die Ihre Daten strukturiert und für die generative AI (GenAI) bereit macht.
4️⃣ bis 7️⃣ .. read more >
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Nicht sicher, wie Sie am besten loslegen können?