Stellen Sie sich vor, Sie fragen einen Firmen-Chatbot: „Welche Bedingungen gelten bei uns für Rückerstattungen?“ Der Chatbot antwortet flüssig und selbstbewusst. Das Problem: Er verwendet allgemeine Informationen, die möglicherweise nicht mit den tatsächlichen Regeln Ihres Unternehmens übereinstimmen.
Wie lässt sich sicherstellen, dass die KI ihre Antworten auf Ihre Dokumente, internen Richtlinien oder Produktinformationen stützt, anstatt sich ausschließlich auf das zu verlassen, was sie während des Trainings gelernt hat?
Eine mögliche Lösung ist RAG (Retrieval-Augmented Generation). Dieser Ansatz kombiniert die Suche nach relevanten Informationen mit der Generierung von Antworten durch KI. Dadurch kann ein Sprachmodell mit unternehmenseigenen Daten arbeiten, ohne dass jedes Mal ein neues Modell trainiert werden muss.