Retrieval-Augmented Generation & RAG-Workflows

Zeitstempel: 24. Oktober 2023 9:40
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Einleitung

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Mechanismus, der großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT hilft, nützlicher und kenntnisreicher zu werden, indem er Informationen aus einem Speicher nützlicher Daten abruft, ähnlich wie das Holen eines Buches aus einer Bibliothek. So zaubert RAG mit einfachen KI-Workflows:

  • Wissensdatenbank (Eingabe): Stellen Sie sich das als eine große Bibliothek voller nützlicher Dinge vor – FAQs, Handbücher, Dokumente usw. Wenn eine Frage auftaucht, sucht das System hier nach Antworten.
  • Auslöser/Abfrage (Eingabe): Das ist der Ausgangspunkt. Normalerweise ist es eine Frage oder eine Bitte eines Benutzers, die dem System mitteilt: „Hey, du musst etwas tun!“
  • Aufgabe/Aktion (Ausgabe): Sobald das System den Auslöser erhält, wird es aktiv. Wenn es eine Frage ist, findet es eine Antwort. Wenn es sich um eine Aufforderung handelt, etwas zu tun, wird die Sache erledigt.

Lassen Sie uns nun den RAG-Mechanismus in einfache Schritte unterteilen:

  1. Abruf: Wenn eine Frage oder Anfrage eingeht, durchsucht RAG zunächst die Wissensdatenbank, um relevante Informationen zu finden.
  2. Augmentation: Als nächstes nimmt es diese Informationen und vermischt sie mit der ursprünglichen Frage oder Anfrage. Das ist so, als würde man der Grundanfrage mehr Details hinzufügen, um sicherzustellen, dass das System sie vollständig versteht.
  3. Generation: Schließlich werden all diese umfangreichen Informationen in ein großes Sprachmodell eingespeist, das dann eine fundierte Antwort erstellt oder die erforderliche Aktion ausführt.

Kurz gesagt ist RAG also wie ein intelligenter Assistent, der zunächst nach nützlichen Informationen sucht, diese mit der jeweiligen Frage mischt und dann entweder eine umfassende Antwort gibt oder bei Bedarf eine Aufgabe ausführt. Auf diese Weise tappt Ihr KI-System mit RAG nicht nur im Dunkeln; Es verfügt über eine solide Informationsbasis, die es zuverlässiger und hilfreicher macht.

Welches Problem lösen sie?

Überbrückung der Wissenslücke

Generative KI, die auf LLMs basiert, ist in der Lage, Textantworten auf der Grundlage einer riesigen Datenmenge zu generieren, auf der sie trainiert wurde. Während dieses Training die Erstellung von lesbarem und detailliertem Text ermöglicht, stellt die statische Natur der Trainingsdaten eine entscheidende Einschränkung dar. Die Informationen im Modell veralten mit der Zeit und in einem dynamischen Szenario wie einem Unternehmens-Chatbot kann das Fehlen von Echtzeit- oder organisationsspezifischen Daten zu falschen oder irreführenden Antworten führen. Dieses Szenario ist schädlich, da es das Vertrauen des Benutzers in die Technologie untergräbt und insbesondere bei kundenorientierten oder geschäftskritischen Anwendungen eine erhebliche Herausforderung darstellt.

Die RAG-Lösung

RAG kommt hier zur Rettung, indem es die generativen Fähigkeiten von LLMs mit zielgerichtetem Informationsabruf in Echtzeit verbindet, ohne das zugrunde liegende Modell zu verändern. Diese Fusion ermöglicht es dem KI-System, Antworten zu liefern, die nicht nur kontextuell passend sind, sondern auch auf den aktuellsten Daten basieren. Während beispielsweise in einem Sportliga-Szenario ein LLM allgemeine Informationen über die Sportart oder Mannschaften bereitstellen könnte, ermöglicht RAG der KI, Echtzeit-Updates über aktuelle Spiele oder Spielerverletzungen bereitzustellen, indem sie auf externe Datenquellen wie Datenbanken, Newsfeeds usw. zugreift sogar die ligaeigenen Datenrepositorys.

Daten, die aktuell bleiben

Der Kern von RAG liegt in seiner Fähigkeit, das LLM mit frischen, domänenspezifischen Daten zu erweitern. Die kontinuierliche Aktualisierung des Wissensspeichers in RAG ist eine kostengünstige Möglichkeit, um sicherzustellen, dass die generative KI aktuell bleibt. Darüber hinaus bietet es eine Kontextebene, die einem verallgemeinerten LLM fehlt, und verbessert so die Qualität der Antworten. Die Möglichkeit, falsche Informationen im Wissensspeicher der RAG zu identifizieren, zu korrigieren oder zu löschen, erhöht die Attraktivität zusätzlich und gewährleistet einen Selbstkorrekturmechanismus für eine genauere Informationsbeschaffung.

Beispiele für RAG-Workflows

Im sich entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz hat Retrieval-Augmented Generation (RAG) erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Geschäftsbereiche, indem es die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) erheblich verbessert. Schauen wir uns einige Beispiele an, um einen Eindruck davon zu bekommen, wie RAG-Workflows Aufgaben automatisieren –

  1. Abruf und Weitergabe von Wissen im internen Team:
    1. Szenario: Ein multinationales Unternehmen mit einem diversifizierten Projektportfolio steht oft vor der Herausforderung, Wissen und Erkenntnisse effizient zwischen seinen Teams zu teilen. Um dies zu mildern, implementiert das Unternehmen eine RAG-erweiterte Plattform, um den internen Wissensabruf und -austausch zu optimieren.
    2. Workflow:
      1. Abruf:
        1. Beispielfrage: Ein Projektmanager fragt: „Haben wir in den letzten drei Jahren an Projekten im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien gearbeitet?“
        2. Der RAG-Mechanismus durchsucht sofort die internen Datenbanken, vergangenen Projektberichte und alle anderen relevanten Repositories, um Informationen über die Beteiligung des Unternehmens an Projekten für erneuerbare Energien im angegebenen Zeitraum abzurufen.
      2. Augmentation:
        1. Zu den abgerufenen Daten gehören Projekttitel, Schlüsselpersonal, endgültige Ergebnisse und die Ergebnisse jedes Projekts.
        2. Es kann auch Links zu relevanten Mitteilungen, Präsentationen oder Dokumenten abrufen, die im Verlauf dieser Projekte intern geteilt wurden.
      3. Generation:
        1. Beispielantwort: Das System generiert eine umfassende Antwort:
          „Ja, in den letzten drei Jahren haben wir uns an drei großen Projekten im Bereich erneuerbare Energien beteiligt. Das Projekt „Solar Innovations“ wurde von Sarah Johnson vom Nachhaltigkeitsteam geleitet und im Dezember 2021 mit der Entwicklung eines Prototyps einer solarbetriebenen Ladestation abgeschlossen. Das von Mark D'Souza geleitete Projekt „Wind Energy Efficiency“ zielte auf die Verbesserung der Effizienz von Windkraftanlagen ab und wurde im Juni 2022 abgeschlossen. Schließlich war „Renewable Energy Policy Advocacy“ eine abteilungsübergreifende Initiative, die im September 2022 abgeschlossen wurde und einen Richtlinienvorschlag erstellte zur Förderung der Einführung erneuerbarer Energien in lokalen Gemeinden. Über die bereitgestellten Links können relevante Dokumente, Berichte und Präsentationen abgerufen werden.“
  2. Automatisierte Marketingkampagnen:
    • Szenario: Eine Agentur für digitales Marketing implementiert RAG, um die Erstellung und Bereitstellung von Marketingkampagnen basierend auf Markttrends und Verbraucherverhalten in Echtzeit zu automatisieren.
    • Arbeitsablauf:
      • Abruf: Immer wenn ein neuer Lead in das System eingeht, ruft der RAG-Mechanismus relevante Details des Leads und seiner Organisation ab und löst den Start des Workflows aus.
      • Augmentation: Es kombiniert diese Daten mit den Marketingzielen, Markenrichtlinien und Zielgruppen des Kunden.
      • Aufgabenausführung: Das System entwirft und implementiert autonom eine maßgeschneiderte Marketingkampagne über verschiedene digitale Kanäle, um den identifizierten Trend zu nutzen, und verfolgt die Leistung der Kampagne in Echtzeit für mögliche Anpassungen.
  3. Rechtsrecherche und Fallvorbereitung:
    • Szenario: Eine Anwaltskanzlei integriert RAG, um die juristische Recherche und Fallvorbereitung zu beschleunigen.
    • Arbeitsablauf:
      • Abruf: Bei Eingaben zu einem neuen Fall werden relevante Präzedenzfälle, Gesetze und aktuelle Urteile angezeigt.
      • Augmentation: Diese Daten werden mit den Falldetails korreliert.
      • Generation: Das System erstellt eine vorläufige Fallbeschreibung, wodurch die Zeit, die Anwälte für vorläufige Recherchen aufwenden müssen, erheblich reduziert wird.
  4. Verbesserung des Kundenservice:
    • Szenario: Ein Telekommunikationsunternehmen implementiert einen RAG-erweiterten Chatbot, um Kundenanfragen zu Plandetails, Abrechnung und Fehlerbehebung bei häufigen Problemen zu bearbeiten.
    • Arbeitsablauf:
      • Abruf: Wenn Sie eine Anfrage zum Datenvolumen eines bestimmten Plans erhalten, greift das System auf die neuesten Pläne und Angebote aus seiner Datenbank zu.
      • Augmentation: Es kombiniert diese abgerufenen Informationen mit den aktuellen Plandetails des Kunden (aus dem Kundenprofil) und der ursprünglichen Abfrage.
      • Generation: Das System generiert eine maßgeschneiderte Antwort, in der die Datenmengenunterschiede zwischen dem aktuellen Plan des Kunden und dem abgefragten Plan erläutert werden.
  5. Bestandsverwaltung und Nachbestellung:
    1. Szenario: Ein E-Commerce-Unternehmen setzt ein RAG-erweitertes System ein, um den Lagerbestand zu verwalten und Produkte automatisch nachzubestellen, wenn der Lagerbestand unter einen vorgegebenen Schwellenwert fällt.
    2. Workflow:
      1. Abruf: Wenn der Lagerbestand eines Produkts einen niedrigen Stand erreicht, überprüft das System die Verkaufshistorie, saisonale Nachfrageschwankungen und aktuelle Markttrends aus seiner Datenbank.
      2. Augmentation: Durch die Kombination der abgerufenen Daten mit der Nachbestellhäufigkeit, den Lieferzeiten und Lieferantendetails des Produkts wird die optimale Menge für die Nachbestellung ermittelt.
      3. Aufgabenausführung: Das System verbindet sich dann mit der Beschaffungssoftware des Unternehmens, um automatisch eine Bestellung beim Lieferanten aufzugeben und sicherzustellen, dass der E-Commerce-Plattform nie die beliebten Produkte ausgehen.
  6. Mitarbeiter-Onboarding und IT-Einrichtung:
    1. Szenario: Ein multinationales Unternehmen nutzt ein RAG-gestütztes System, um den Onboarding-Prozess für neue Mitarbeiter zu optimieren und sicherzustellen, dass alle IT-Anforderungen vor dem ersten Arbeitstag des Mitarbeiters festgelegt sind.
    2. Workflow:
      1. Abruf: Sobald das System Einzelheiten zu einer neuen Einstellung erhält, konsultiert es die HR-Datenbank, um die Rolle, die Abteilung und den Standort des Mitarbeiters zu ermitteln.
      2. Augmentation: Diese Informationen werden mit den IT-Richtlinien des Unternehmens verknüpft und ermittelt, welche Software, Hardware und Zugriffsberechtigungen der neue Mitarbeiter benötigt.
      3. Aufgabenausführung: Das System kommuniziert dann mit dem Ticketsystem der IT-Abteilung und generiert automatisch Tickets für die Einrichtung eines neuen Arbeitsplatzes, die Installation der erforderlichen Software und die Gewährung des entsprechenden Systemzugriffs. Dadurch wird sichergestellt, dass der Arbeitsplatz des neuen Mitarbeiters beim Start bereit ist und er sich sofort in seine Aufgaben stürzen kann.

Diese Beispiele unterstreichen die Vielseitigkeit und die praktischen Vorteile des Einsatzes von RAG-Workflows bei der Bewältigung komplexer Geschäftsherausforderungen in Echtzeit in einer Vielzahl von Bereichen.

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Wie erstellen Sie Ihre eigenen RAG-Workflows?

Prozess zum Erstellen eines RAG-Workflows

Der Prozess zum Aufbau eines Retrieval Augmented Generation (RAG)-Workflows kann in mehrere Schlüsselschritte unterteilt werden. Diese Schritte können in drei Hauptprozesse eingeteilt werden: Einnahme, Abruf und Generation, sowie einige zusätzliche Vorbereitungen:

1. Zubereitung:
  • Vorbereitung der Wissensdatenbank: Bereiten Sie ein Datenrepository oder eine Wissensdatenbank vor, indem Sie Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen – Apps, Dokumente, Datenbanken. Diese Daten sollten formatiert werden, um eine effiziente Durchsuchbarkeit zu ermöglichen, was im Grunde bedeutet, dass diese Daten in eine einheitliche „Dokument“-Objektdarstellung formatiert werden sollten.
2. Einnahmeprozess:
  • Einrichtung der Vektordatenbank: Nutzen Sie Vektordatenbanken als Wissensdatenbanken und nutzen Sie verschiedene Indizierungsalgorithmen, um hochdimensionale Vektoren zu organisieren und so schnelle und robuste Abfragemöglichkeiten zu ermöglichen.
    • Datenextraktion: Extrahieren Sie Daten aus diesen Dokumenten.
    • Daten-Chunking: Unterteilen Sie Dokumente in Datenabschnitte.
    • Dateneinbettung: Wandeln Sie diese Blöcke mithilfe eines Einbettungsmodells wie dem von OpenAI in Einbettungen um.
  • Entwickeln Sie einen Mechanismus zur Aufnahme Ihrer Benutzerabfrage. Dies kann eine Benutzeroberfläche oder ein API-basierter Workflow sein.
3. Abrufvorgang:
  • Abfrageeinbettung: Rufen Sie die Dateneinbettung für die Benutzerabfrage ab.
  • Chunk-Abruf: Führen Sie eine Hybridsuche durch, um basierend auf der Abfrageeinbettung die relevantesten gespeicherten Blöcke in der Vektordatenbank zu finden.
  • Content-Pulling: Ziehen Sie die relevantesten Inhalte aus Ihrer Wissensdatenbank als Kontext in Ihre Eingabeaufforderung ein.
4. Generierungsprozess:
  • Prompt-Generierung: Kombinieren Sie die abgerufenen Informationen mit der ursprünglichen Abfrage, um eine Eingabeaufforderung zu bilden. Jetzt können Sie Folgendes ausführen:
    • Antwortgenerierung: Senden Sie den kombinierten Eingabeaufforderungstext an das LLM (Large Language Model), um eine fundierte Antwort zu generieren.
    • Aufgabenausführung: Senden Sie den kombinierten Eingabeaufforderungstext an Ihren LLM-Datenagenten, der anhand Ihrer Abfrage die richtige auszuführende Aufgabe ableitet und diese ausführt. Sie können beispielsweise einen Gmail-Datenagenten erstellen und ihn dann auffordern, „Werbe-E-Mails an aktuelle Hubspot-Leads zu senden“, und der Datenagent wird –
        • Holen Sie sich aktuelle Leads von Hubspot.
        • Nutzen Sie Ihre Wissensdatenbank, um relevante Informationen zu Leads zu erhalten. Ihre Wissensdatenbank kann Daten aus mehreren Datenquellen aufnehmen – LinkedIn, Lead Enrichment APIs usw.
        • Erstellen Sie personalisierte Werbe-E-Mails für jeden Lead.
        • Senden Sie diese E-Mails über Ihren E-Mail-Anbieter/E-Mail-Kampagnenmanager.
5. Konfiguration und Optimierung:
  • Anpassung: Passen Sie den Workflow an spezifische Anforderungen an. Dazu kann die Anpassung des Aufnahmeflusses wie Vorverarbeitung, Chunking und Auswahl des Einbettungsmodells gehören.
  • Optimierung: Implementieren Sie Optimierungsstrategien, um die Qualität des Abrufs zu verbessern und die Anzahl der zu verarbeitenden Token zu reduzieren, was zu einer Leistungs- und Kostenoptimierung im großen Maßstab führen könnte.

Eines selbst umsetzen

Die Implementierung eines RAG-Workflows (Retrieval Augmented Generation) ist eine komplexe Aufgabe, die zahlreiche Schritte und ein gutes Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen und Systeme erfordert. Nachfolgend finden Sie die hervorgehobenen Herausforderungen und Schritte zu deren Bewältigung für diejenigen, die einen RAG-Workflow implementieren möchten:

Herausforderungen beim Aufbau Ihres eigenen RAG-Workflows:
  1. Neuheit und Mangel an etablierten Praktiken: RAG ist eine relativ neue Technologie, die erstmals im Jahr 2020 vorgeschlagen wurde, und Entwickler sind immer noch dabei, die besten Praktiken für die Implementierung ihrer Informationsabrufmechanismen in der generativen KI zu finden.
  2. Kosten: Die Implementierung von RAG wird teurer sein als die alleinige Verwendung eines Large Language Model (LLM). Es ist jedoch kostengünstiger als die häufige Umschulung des LLM.
  3. Datenstrukturierung: Die Bestimmung, wie strukturierte und unstrukturierte Daten innerhalb der Wissensbibliothek und Vektordatenbank am besten modelliert werden können, ist eine zentrale Herausforderung.
  4. Inkrementelle Dateneinspeisung: Die Entwicklung von Prozessen zur schrittweisen Einspeisung von Daten in das RAG-System ist von entscheidender Bedeutung.
  5. Handhabungsungenauigkeiten: Es ist notwendig, Prozesse einzurichten, um Meldungen über Ungenauigkeiten zu bearbeiten und diese Informationsquellen im RAG-System zu korrigieren oder zu löschen.

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So beginnen Sie mit der Erstellung Ihres eigenen RAG-Workflows:

Die Implementierung eines RAG-Workflows erfordert eine Mischung aus technischem Wissen, den richtigen Tools sowie kontinuierlichem Lernen und Optimierung, um sicherzustellen, dass er Ihre Ziele effektiv und effizient erreicht. Für diejenigen, die RAG-Workflows selbst implementieren möchten, haben wir eine Liste umfassender praktischer Leitfäden zusammengestellt, die Sie detailliert durch die Implementierungsprozesse führen –

Jedes der Tutorials verfügt über einen einzigartigen Ansatz oder eine einzigartige Plattform, um die gewünschte Implementierung zu den angegebenen Themen zu erreichen.

Wenn Sie sich mit dem Aufbau Ihrer eigenen RAG-Workflows befassen möchten, empfehlen wir Ihnen, alle oben aufgeführten Artikel zu lesen, um einen ganzheitlichen Überblick zu bekommen, der für den Einstieg in Ihre Reise erforderlich ist.

Implementieren Sie RAG-Workflows mithilfe von ML-Plattformen

Auch wenn der Reiz, einen Retrieval Augmented Generation (RAG)-Workflow von Grund auf zu erstellen, ein gewisses Erfolgserlebnis und individuelle Anpassung vermittelt, ist es unbestreitbar ein komplexes Unterfangen. Mehrere Unternehmen haben die Feinheiten und Herausforderungen erkannt und sind daher vorgegangen und bieten spezielle Plattformen und Dienste an, um diesen Prozess zu vereinfachen. Die Nutzung dieser Plattformen kann nicht nur wertvolle Zeit und Ressourcen sparen, sondern auch sicherstellen, dass die Implementierung auf den Best Practices der Branche basiert und leistungsoptimiert ist.

Für Organisationen oder Einzelpersonen, die möglicherweise nicht über die Bandbreite oder das Fachwissen verfügen, um ein RAG-System von Grund auf aufzubauen, stellen diese ML-Plattformen eine praktikable Lösung dar. Wenn man sich für diese Plattformen entscheidet, kann man:

  • Umgehen Sie die technischen Komplexitäten: Vermeiden Sie die komplizierten Schritte der Datenstrukturierung, -einbettung und -abrufprozesse. Diese Plattformen verfügen häufig über vorgefertigte Lösungen und Frameworks, die auf RAG-Workflows zugeschnitten sind.
  • Nutzen Sie Fachwissen: Profitieren Sie von der Expertise von Fachleuten, die über ein tiefes Verständnis der RAG-Systeme verfügen und bereits viele der mit der Implementierung verbundenen Herausforderungen gemeistert haben.
  • Skalierbarkeit: Bei der Entwicklung dieser Plattformen wurde oft auf Skalierbarkeit geachtet, um sicherzustellen, dass sich das System anpassen kann, wenn Ihre Daten wachsen oder sich Ihre Anforderungen ändern, ohne dass eine komplette Überarbeitung erforderlich ist.
  • Kosteneffizienz: Obwohl die Nutzung einer Plattform mit Kosten verbunden ist, könnte sie sich auf lange Sicht als kostengünstiger erweisen, insbesondere wenn man die Kosten für Fehlerbehebung, Optimierung und mögliche Neuimplementierungen berücksichtigt.

Werfen wir einen Blick auf Plattformen, die RAG-Workflow-Erstellungsfunktionen bieten.

Nanonetze

Nanonets bietet sichere KI-Assistenten, Chatbots und RAG-Workflows, die auf den Daten Ihres Unternehmens basieren. Es ermöglicht die Echtzeit-Datensynchronisierung zwischen verschiedenen Datenquellen und erleichtert so den umfassenden Informationsabruf für Teams. Die Plattform ermöglicht die Erstellung von Chatbots sowie die Bereitstellung komplexer Arbeitsabläufe in natürlicher Sprache, unterstützt durch Large Language Models (LLMs). Es bietet außerdem Datenkonnektoren zum Lesen und Schreiben von Daten in Ihren Apps sowie die Möglichkeit, LLM-Agenten zu nutzen, um Aktionen direkt in externen Apps durchzuführen.

Nanonets AI Assistant-Produktseite

AWS Generative KI

AWS bietet unter seinem Dach „Generative AI“ eine Vielzahl von Diensten und Tools an, um den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Über Amazon Bedrock bietet es Zugriff auf eine breite Palette branchenführender Fundamentmodelle verschiedener Anbieter. Benutzer können diese Basismodelle mit ihren eigenen Daten anpassen, um personalisiertere und differenziertere Erlebnisse zu schaffen. AWS legt Wert auf Sicherheit und Datenschutz und gewährleistet den Datenschutz bei der Anpassung von Basismodellen. Darüber hinaus wird eine kostengünstige Infrastruktur für die Skalierung generativer KI mit Optionen wie AWS Trainium, AWS Inferentia und NVIDIA-GPUs hervorgehoben, um das beste Preis-Leistungs-Verhältnis zu erzielen. Darüber hinaus erleichtert AWS die Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Basismodellen auf Amazon SageMaker und erweitert so die Leistungsfähigkeit von Basismodellen auf die spezifischen Anwendungsfälle eines Benutzers.

AWS Generative AI-Produktseite

Generative KI in Google Cloud

Die generative KI von Google Cloud bietet eine robuste Suite von Tools zur Entwicklung von KI-Modellen, zur Verbesserung der Suche und zur Ermöglichung KI-gesteuerter Konversationen. Es zeichnet sich durch Stimmungsanalyse, Sprachverarbeitung, Sprachtechnologien und automatisiertes Dokumentenmanagement aus. Darüber hinaus können RAG-Workflows und LLM-Agenten erstellt werden, die mit einem mehrsprachigen Ansatz auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen eingehen und so eine umfassende Lösung für verschiedene Unternehmensanforderungen darstellen.

Generative KI von Google Cloud

Oracle Generative KI

Die generative KI (OCI Generative AI) von Oracle ist auf Unternehmen zugeschnitten und bietet überlegene Modelle in Kombination mit hervorragendem Datenmanagement, KI-Infrastruktur und Geschäftsanwendungen. Es ermöglicht die Verfeinerung von Modellen mithilfe der eigenen Daten des Benutzers, ohne diese an große Sprachmodellanbieter oder andere Kunden weiterzugeben, wodurch Sicherheit und Datenschutz gewährleistet werden. Die Plattform ermöglicht die Bereitstellung von Modellen auf dedizierten KI-Clustern für vorhersehbare Leistung und Preise. OCI Generative AI bietet verschiedene Anwendungsfälle wie Textzusammenfassung, Textgenerierung, Chatbot-Erstellung, Stilkonvertierung, Textklassifizierung und Datensuche und deckt damit ein Spektrum von Unternehmensanforderungen ab. Es verarbeitet Benutzereingaben, zu denen natürliche Sprache, Eingabe-/Ausgabebeispiele und Anweisungen gehören können, um basierend auf Benutzeranfragen Text zu generieren, zusammenzufassen, umzuwandeln, zu extrahieren oder Text zu klassifizieren, und sendet eine Antwort im angegebenen Format zurück.

Oracle Generative KI

Cloudera

Im Bereich der generativen KI erweist sich Cloudera als vertrauenswürdiger Verbündeter für Unternehmen. Ihr Open-Data-Lakehouse, auf das sowohl in öffentlichen als auch privaten Clouds zugegriffen werden kann, ist ein Eckpfeiler. Sie bieten eine Reihe von Datendiensten, die den gesamten Datenlebenszyklus vom Edge bis zur KI unterstützen. Ihre Fähigkeiten erstrecken sich auf Echtzeit-Datenstreaming, Datenspeicherung und -analyse in offenen Seehäusern sowie die Bereitstellung und Überwachung von Modellen für maschinelles Lernen über die Cloudera-Datenplattform. Bezeichnenderweise ermöglicht Cloudera die Erstellung von Retrieval Augmented Generation-Workflows und vereint eine leistungsstarke Kombination aus Retrieval- und Generierungsfunktionen für erweiterte KI-Anwendungen.

Cloudera-Blogseite

Nachlesen

Glean setzt KI ein, um die Suche am Arbeitsplatz und die Wissensentdeckung zu verbessern. Es nutzt die Vektorsuche und Deep-Learning-basierte große Sprachmodelle für das semantische Verständnis von Abfragen und verbessert so kontinuierlich die Suchrelevanz. Es bietet außerdem einen generativen KI-Assistenten zum Beantworten von Fragen und zum Zusammenfassen von Informationen in Dokumenten, Tickets und mehr. Die Plattform bietet personalisierte Suchergebnisse und schlägt Informationen basierend auf Benutzeraktivitäten und -trends vor. Darüber hinaus erleichtert sie die einfache Einrichtung und Integration mit über 100 Konnektoren zu verschiedenen Apps.

Glean-Homepage

Landbot

Landbot bietet eine Reihe von Tools zum Erstellen von Gesprächserlebnissen. Es erleichtert die Generierung von Leads, die Kundenbindung und den Support über Chatbots auf Websites oder WhatsApp. Benutzer können Chatbots mit einem No-Code-Builder entwerfen, bereitstellen und skalieren und sie in beliebte Plattformen wie Slack und Messenger integrieren. Es bietet außerdem verschiedene Vorlagen für verschiedene Anwendungsfälle wie Lead-Generierung, Kundensupport und Produktwerbung

Landbot.io-Homepage

Chatbasis

Chatbase bietet eine Plattform zum Anpassen von ChatGPT, um es an die Persönlichkeit und das Erscheinungsbild einer Website anzupassen. Es ermöglicht die Lead-Sammlung, tägliche Gesprächszusammenfassungen und die Integration mit anderen Tools wie Zapier, Slack und Messenger. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Unternehmen ein personalisiertes Chatbot-Erlebnis zu bieten.

Chatbase-Produktseite

KI skalieren

Scale AI behebt den Datenengpass bei der Entwicklung von KI-Anwendungen, indem es Feinabstimmung und RLHF für die Anpassung von Basismodellen an spezifische Geschäftsanforderungen bietet. Es integriert oder arbeitet mit führenden KI-Modellen zusammen und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zur strategischen Differenzierung zu integrieren. In Verbindung mit der Möglichkeit, RAG-Workflows und LLM-Agenten zu erstellen, bietet Scale AI eine generative Full-Stack-KI-Plattform für eine beschleunigte KI-Anwendungsentwicklung.

Skalieren Sie die KI-Homepage

Shakudo – LLM-Lösungen

Shakudo bietet eine einheitliche Lösung für die Bereitstellung großer Sprachmodelle (LLMs), die Verwaltung von Vektordatenbanken und die Einrichtung robuster Datenpipelines. Es rationalisiert den Übergang von lokalen Demos zu LLM-Diensten in Produktionsqualität mit Echtzeitüberwachung und automatisierter Orchestrierung. Die Plattform unterstützt flexible generative KI-Operationen, Vektordatenbanken mit hohem Durchsatz und bietet eine Vielzahl spezialisierter LLMOps-Tools, die den Funktionsumfang bestehender Tech-Stacks erweitern.

Shakundo RAG Workflows Produktseite

Jede der genannten Plattformen/Unternehmen verfügt über ihre eigenen einzigartigen Funktionen und Fähigkeiten und könnte weiter untersucht werden, um zu verstehen, wie sie für die Verbindung von Unternehmensdaten und die Implementierung von RAG-Workflows genutzt werden können.

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RAG-Workflows mit Nanonetzen

Im Bereich der Erweiterung von Sprachmodellen zur Bereitstellung präziserer und aufschlussreicherer Antworten ist Retrieval Augmented Generation (RAG) ein zentraler Mechanismus. Dieser komplizierte Prozess erhöht die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit von KI-Systemen und stellt sicher, dass sie nicht nur in einem Informationsvakuum arbeiten.

Im Mittelpunkt steht Nanonets AI Assistant als sicherer, multifunktionaler KI-Begleiter, der die Lücke zwischen Ihrem Unternehmenswissen und Large Language Models (LLMs) über eine benutzerfreundliche Oberfläche schließen soll.

Hier erhalten Sie einen Einblick in die nahtlose Integration und Workflow-Verbesserung, die die RAG-Funktionen von Nanonets bieten:

Datenkonnektivität:

Nanonets ermöglicht nahtlose Verbindungen zu über 100 beliebten Workspace-Anwendungen, darunter unter anderem Slack, Notion, Google Suite, Salesforce und Zendesk. Es beherrscht den Umgang mit einem breiten Spektrum an Datentypen, seien es unstrukturierte Daten wie PDFs, TXTs, Bilder, Audio- und Videodateien oder strukturierte Daten wie CSVs, Tabellenkalkulationen, MongoDB und SQL-Datenbanken. Diese Breitband-Datenkonnektivität gewährleistet eine robuste Wissensbasis, auf die der RAG-Mechanismus zurückgreifen kann.

Auslöser und Aktionsagenten:

Mit Nanonets ist die Einrichtung von Trigger-/Aktionsagenten ein Kinderspiel. Diese Agenten achten auf Ereignisse in Ihren Workspace-Apps und initiieren bei Bedarf Aktionen. Richten Sie beispielsweise einen Workflow ein, um neue E-Mails zu überwachen support@your_company.comNutzen Sie Ihre Dokumentation und vergangene E-Mail-Konversationen als Wissensdatenbank, entwerfen Sie eine aufschlussreiche E-Mail-Antwort und versenden Sie sie – alles nahtlos orchestriert.

Optimierte Datenaufnahme und Indizierung:

Eine optimierte Datenaufnahme und -indizierung sind Teil des Pakets und sorgen für eine reibungslose Datenverarbeitung, die im Hintergrund vom Nanonets AI Assistant übernommen wird. Diese Optimierung ist für die Echtzeitsynchronisierung mit Datenquellen von entscheidender Bedeutung und stellt sicher, dass der RAG-Mechanismus über die neuesten Informationen verfügt, mit denen er arbeiten kann.

Um zu beginnen, können Sie einen Anruf mit einem unserer KI-Experten tätigen und wir können Ihnen eine personalisierte Demo und Testversion des Nanonets AI Assistant basierend auf Ihrem Anwendungsfall anbieten.

Nach der Einrichtung können Sie Ihren Nanonets AI Assistant verwenden, um –

Erstellen Sie RAG-Chat-Workflows

Unterstützen Sie Ihre Teams mit umfassenden Echtzeitinformationen aus allen Ihren Datenquellen.

Erstellen Sie RAG-Agent-Workflows

Verwenden Sie natürliche Sprache, um komplexe, von LLMs unterstützte Workflows zu erstellen und auszuführen, die mit all Ihren Apps und Daten interagieren.

Stellen Sie RAG-basierte Chatbots bereit

Erstellen und implementieren Sie gebrauchsfertige benutzerdefinierte KI-Chatbots, die Sie innerhalb von Minuten kennen.

Steigern Sie die Effizienz Ihres Teams

Mit Nanonets AI integrieren Sie nicht nur Daten; Sie steigern die Fähigkeiten Ihres Teams. Durch die Automatisierung alltäglicher Aufgaben und die Bereitstellung aufschlussreicher Antworten können Ihre Teams ihren Fokus neu auf strategische Initiativen richten.

Der RAG-gesteuerte KI-Assistent von Nanonets ist mehr als nur ein Werkzeug; Es ist ein Katalysator, der Abläufe rationalisiert, die Datenzugänglichkeit verbessert und Ihr Unternehmen in eine Zukunft mit fundierter Entscheidungsfindung und Automatisierung treibt.

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