{"id":4276959,"date":"2025-01-13T11:25:27","date_gmt":"2025-01-13T09:25:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deptagency.com\/?post_type=article&p=4276959"},"modified":"2025-01-13T11:25:32","modified_gmt":"2025-01-13T09:25:32","slug":"rag-der-beste-erste-schritt-fur-ihre-ki-transformation","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.deptagency.com\/de-dach\/insight\/rag-der-beste-erste-schritt-fur-ihre-ki-transformation\/","title":{"rendered":"RAG: Der beste erste Schritt f\u00fcr Ihre KI Transformation"},"content":{"rendered":"
\n\t\n\t<\/svg>\n\t\t\t\n\t\t\tZur\u00fcck zu allen Artikeln\t\t<\/span>\n\t\n<\/button>\n\t\tRAG: Der beste erste Schritt f\u00fcr Ihre KI Transformation\t<\/h1>\n\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/picture>\n\t\n\t<\/div>
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\n\t\tJan Gutkuhn\t\t
\n\t\tDirector Strategy & Consulting \/ Emerging Technologies\n\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\t
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\n\t\t\t\t\tDatum\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t13 January 2025\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\tVon den \u00fcber 300 Millionen Unternehmen weltweit nutzen rund 67 %<\/a> LLMs, um mit menschlicher Sprache zu arbeiten und Inhalte zu erstellen<\/p>\n\tAllerdings planen weniger als ein Viertel<\/strong> <\/a>der Unternehmen, die LLMs verwenden, die Einf\u00fchrung kommerzieller Modelle.

Zu den Hindernissen, die Unternehmen davon abhalten, die enormen F\u00e4higkeiten von LLMs in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu nutzen, geh\u00f6rt die Qualit\u00e4t der LLM-Antworten \u2013 insbesondere in Bezug auf Spezifit\u00e4t, Relevanz und Genauigkeit.

Indem diese grundlegenden Herausforderungen mit LLMs \u00fcberwunden werden, er\u00f6ffnet Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/strong> die M\u00f6glichkeit f\u00fcr mehr KI-gesteuerte Innovationen in der Zukunft und einen gr\u00f6\u00dferen t\u00e4glichen Nutzen in Ihrem Unternehmen.

Auf diese Weise hat sich RAG als risikoarme, wirkungsvolle Implementierung herausgestellt, die Sie bei Ihrer KI-Transformation mit LLMs auf Unternehmensebene nach vorne bringt.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tWie das Ganze funktioniert<\/h2>\n\tLLMs sind gro\u00dfartig, weil sie vorab trainiert sind, aber das Wissen, mit dem sie trainiert wurden, ist verallgemeinert.

Angenommen, Sie m\u00f6chten mit einem LLM ein Skript f\u00fcr eine bevorstehende Pr\u00e4sentation \u00fcber die Ergebnisse einer Marketingkampagne erstellen. ChatGPT wird Ihnen dabei keine gro\u00dfe Hilfe sein, denn in der Wissensdatenbank fehlen grundlegende Informationen zur Kampagne und andere n\u00fctzliche Kontextinformationen, wie die Identit\u00e4t und das Gesch\u00e4ftsmodell Ihrer Marke.

Um das gew\u00fcnschte Ergebnis zu erzielen, m\u00fcssen Sie in der Lage sein, Informationen Ihrer Marke zu integrieren, die au\u00dferhalb der Wissensdatenbank liegen, mit der das LLM urspr\u00fcnglich trainiert wurde \u2013 und genau hier kommt RAG ins Spiel.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\t\n\tIm Wesentlichen passt RAG das LLM an eine spezifischere Anwendung an, indem es seine Antworten auf einer zus\u00e4tzlichen Wissensbasis aus beispielsweise Handb\u00fcchern, Berichten, Artikeln und anderen ausgew\u00e4hlten externen Quellen aufbaut, die nicht Teil des urspr\u00fcnglichen Schulungsprogramms des LLM sind.

Nach entsprechender Aufforderung kann das LLM relevante Informationen aus der zus\u00e4tzlichen Wissensbasis abrufen<\/strong>, um eine qualitativ hochwertigere Antwort zu generieren<\/strong>, die auf diesem neuen Wissen basiert.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tRAG in Aktion<\/p>\n\tRAG ist zu einer beliebten Methode f\u00fcr die Integration von KI in eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen geworden \u2013 und das aus gutem Grund.

Die M\u00f6glichkeit, selektiv zu sein, welche Quellen in das zus\u00e4tzliche Wissen des LLM aufgenommen werden, hilft Ihnen, die folgenden wichtigen Bedenken hinsichtlich der Qualit\u00e4t der Antworten des Modells auszur\u00e4umen.<\/p>\nSpezifit\u00e4t<\/h3>\n\nMit RAG k\u00f6nnen Sie die neuesten Produkthandb\u00fccher oder Anleitungen zur Fehlerbehebung in Ihr LLM integrieren, sodass seine Antworten klare, direkte Anweisungen in einer Sprache liefern, die einzigartig oder propriet\u00e4r f\u00fcr Ihre Marke ist.

Der Anstieg von KI-gesteuerten Chatbots f\u00fcr den Kundensupport ist ein Paradebeispiel f\u00fcr diese F\u00e4higkeit. Durch die Implementierung von RAG k\u00f6nnen Chatbots auf bestimmte Modellnamen, Teile und h\u00e4ufig auftretende Probleme zur\u00fcckgreifen, um Kund:innen effektiv zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\nRelevanz<\/h3>\n\nDurch die Einbindung aktueller Artikel oder Berichte in Ihr LLM wird sichergestellt, dass seine Antworten auf den relevantesten Informationen zu einem Thema basieren.

Wenn Sie ein LLM haupts\u00e4chlich zur Inhaltserstellung innerhalb Ihrer Marke verwenden, ist es \u00e4u\u00dferst wertvoll, die Relevanz der Antworten des Modells zu verbessern. Die Einbindung von Quellen aus einem begrenzten Datumsbereich \u2013 sei es die letzten f\u00fcnf Monate oder f\u00fcnf Jahre \u2013 tr\u00e4gt dazu bei, sicherzustellen, dass die Inhalte Ihrer Marke aktuell und wertvoll sind.<\/p>\n\nGenauigkeit <\/h3>\n\nVielleicht am wichtigsten ist, dass RAG es Ihnen auch erm\u00f6glicht, die Genauigkeit der Antworten Ihres LLM zu verbessern, indem das Modell auf authentifizierten, von Expert:innen \u00fcberpr\u00fcften Forschungsarbeiten oder Studien basiert.

F\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle im Gesundheitswesen ist die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit der LLM-Antworten ein kritisches Thema. Bei DEPT\u00ae haben wir RAG verwendet, um diese Barriere zu \u00fcberwinden, als wir CaryHealth dabei halfen, eine hochpr\u00e4zise KI-Referenz-App zu entwickeln<\/a>, die ausschlie\u00dflich auf verifizierten Quellen basiert.<\/p>\n<\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tErste Schritte<\/h2>\n\tUm mit dem Aufbau Ihrer eigenen RAG-Implementierung zu beginnen, ben\u00f6tigen Sie drei Wesentliche Dinge.

Die Vorbereitung dieser wird je nach Komplexit\u00e4t Ihrer Daten und dem aktuellen Stand Ihrer Architektur mehrere Monate dauern. Die gute Nachricht ist jedoch, dass dies der zeitaufw\u00e4ndigste Teil des Prozesses ist. Sobald Ihre Ziele und Daten gut vorbereitet sind, dauert die eigentliche Implementierung von RAG und das Testen des Systems nur ein oder zwei Wochen.

Noch besser: Diese grundlegenden Elemente sind nicht nur entscheidende Schritte f\u00fcr RAG, sondern lassen sich auf praktisch jeden anderen Aspekt der KI-Transformation Ihres Unternehmens \u00fcbertragen.<\/p>\nEine Reihe klar definierter Ziele<\/h3>\n\nBei RAG gilt: Je spezifischer Sie angeben k\u00f6nnen, was Sie erreichen m\u00f6chten, desto besser. Ob es um die Verbesserung des Kundensupports, die Erstellung personalisierter Inhalte oder die Verbesserung datengesteuerter Entscheidungsfindung geht \u2013 wenn Sie wissen, wann und wie Sie letztendlich mit dem System interagieren, erhalten Sie die Orientierung, die Sie f\u00fcr die Dauer des Implementierungsprozesses ben\u00f6tigen.<\/p>\n\nDas richtige LLM<\/h3>\n\nEs mag offensichtlich erscheinen, aber Sie m\u00fcssen das LLM ausw\u00e4hlen, das f\u00fcr Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist und das in ein Abfragesystem integriert werden kann. Sie k\u00f6nnen ein Open-Source-LLM wie Mistral oder Llama oder eine kommerziell erh\u00e4ltliche Option wie ChatGPT ausw\u00e4hlen.\u00a0

Einige wichtige Faktoren, die Sie bei Ihrer Entscheidung ber\u00fccksichtigen sollten, sind Skalierbarkeit, Integrationsf\u00e4higkeiten, Kosten und (nat\u00fcrlich) Ihre zuvor klar definierten Ziele.<\/p>\n\nEine Data Engineering Grundlage<\/h3>\n\nDie beste Herangehensweise an RAG besteht darin, es als eine Data Engineering \u00dcbung zu betrachten. Angesichts des aktuellen Stands der KI, da sich die meisten Organisationen in den fr\u00fchen Phasen ihrer KI-Transformation befinden, besteht das gr\u00f6\u00dfte Hindernis f\u00fcr die Verwendung von RAG darin, Ihre Daten so zu organisieren und zu strukturieren, dass sie mit einem LLM kompatibel sind.

Mit einer Grundlage im Data Engineering besteht der Gro\u00dfteil Ihrer RAG-Implementierungsarbeit darin, eine Quelle f\u00fcr eine zus\u00e4tzliche Wissensbasis zu erstellen, die in Ihrer Organisation vorgelagert ist und mit einem Live-Datensatz gef\u00fcllt wird, der kontinuierlich aktualisiert wird.

Abh\u00e4ngig von Ihren Zielen m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise auch die Erstellung mehrerer Datenquellen f\u00fcr die Verwendung in mehreren Wissensbasen in Betracht ziehen. Separate Wissensdatenbanken f\u00fcr Produktinformationen und Markenrichtlinien k\u00f6nnen Ihnen beispielsweise dabei helfen, neue Anwendungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Ihr RAG-f\u00e4higes LLM freizuschalten.<\/p>\n<\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tDie Chance f\u00fcr Innovationen<\/h2>\n\tMit der kontinuierlichen Verbesserung der KI verbessert sich auch RAG. Im Oktober 2024 f\u00fchrten Forscher der Cornell University die kontextbezogene Dokumenteinbettung<\/a> ein \u2013 eine neue Technik, die es dem System erm\u00f6glicht, qualitativ hochwertigere Informationen f\u00fcr den Abruf zu identifizieren.

Eine kontinuierliche Entwicklung wie diese zeigt, dass RAG der erste Schritt Ihres Unternehmens ist, um mehr aus LLMs herauszuholen und Ihre allgemeine KI-Kompetenz zu verbessern \u2013 und es wird immer besser.

Auch wenn es nicht unbedingt mit geringem Aufwand verbunden ist, tr\u00e4gt jede Arbeitsstunde, die Sie investieren, dazu bei, Ihre allgemeine KI-Transformation voranzutreiben und neue Innovationsm\u00f6glichkeiten zu erschlie\u00dfen.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n
\n\t\n\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/picture>\n\t\n\t<\/div>\n\t
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\n\t\t\tAI TRANSFORMATION\t<\/h2>

\n\t\t\tDEPT\u00ae TRENDS 2025\t<\/h3>

Wir bei DEPT\u00ae sind vom positiven Potenzial der KI \u00fcberzeugt, Unternehmen zum Besseren zu ver\u00e4ndern. Laden Sie sich unseren Trends 2025 Report \u2018The future belongs to the impatient\u2019<\/em>\u00a0herunter, in dem wir Einblicke, Vorhersagen und umsetzbare Insights f\u00fcr den Umgang mit KI im kommenden Jahr erkunden.<\/p>\n\t\n\t\t\t\n\t\t\tJETZT REPORT HERUNTERLADEN\t\t<\/span>\n\t\n<\/a>\t<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":40,"featured_media":4272073,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"es_utils_meta_schema":"","member_job_title":"","member_linkedin_url":"","dept_alt_featured_image":[],"dept_algolia_noindex":false,"dept_algolia_featured":false,"footnotes":""},"person":[925],"insight-topics":[42455,42457],"class_list":["post-4276959","article","type-article","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"dept_is_3q_page":false,"dept_insight_featured":true,"dept_current_cpt_partner":""},"yoast_head":"\nRAG: Der beste erste Schritt f\u00fcr Ihre KI Transformation - DEPT\u00ae<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Retrieval-Augmented Generation (RAG) tr\u00e4gt dazu bei, KI-gesteuerte Innovationen in Ihrem Unternehmen voranzutreiben, indem ein LLM auf zus\u00e4tzliche Wissensgrundlagen gest\u00fctzt wird.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.deptagency.com\/de-dach\/insight\/rag-der-beste-erste-schritt-fur-ihre-ki-transformation\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"RAG: Der beste erste Schritt f\u00fcr Ihre KI Transformation - 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