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Chatbots, auf deren Antworten Verlass ist
Mit RAG bauen wir Chatbots, die spezielles Wissen nutzen

Chatbots für Spezialwissen

Das Konzept der Retrieval Augmented Generation (RAG) setzt da an, wo Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, trotz ihres umfassenden Allgemeinwissens überfragt sind und keine gesicherten und vollständigen Informationen liefern. Diese Einschränkungen sind besonders kritisch, wenn es um den Einsatz von Chatbots in produktiven Umgebungen geht, etwa bei der Beantwortung von Kundenanfragen, wo Korrektheit und Vollständigkeit der Informationen essentiell sind. 

Ein weiteres Problem ist, dass LLMs kein Unternehmenswissen besitzen, das für die Beantwortung von speziellen Anfragen nötig ist. Dieses Wissen muss in einer für den Chatbot zugänglichen Wissensbasis hinterlegt werden. Diese Wissensbasis kann darüber hinaus eine Vielzahl anderer Informationsquellen wie Intranet-Informationen, externe Referenzen, Supporttickets und interne Foren umfassen. Informieren Sie sich bei uns über die Möglichkeiten, die ein solcher Chatbot bieten kann.

 

Dirk Arno Casper

Senior Manager Solutions

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Warum RAG?

Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, ist darauf ausgerichtet, Assistenzsysteme mit Spezialwissen im Unternehmen aufzubauen. Wo sich andere Systeme auf das Allgemeinwissen des LLMs verlassen, werden hier Informationen aus einer speziellen Wissensbasis extrahiert, um Nutzereingaben zu beantworten. RAG nutzt Künstliche Intelligenz für die Textgenerierung in besonderer Weise und ermöglicht dadurch eine spezifischere und korrektere Antwort auf Anfragen.

So helfen wir Ihnen

Wie kann RAG dazu beitragen, Ihre Herausforderungen in der Kundenkommunikation, bei spezifischem Unternehmenswissen und in der Informationsbereitstellung zu bewältigen.

Wir helfen Ihnen, die RAG-Lösung in bestehende IT-Systeme und Plattformen, einzubinden, einschließlich CRM-Systeme, Kundensupport-Plattformen und interne Wissensdatenbanken.

Wir kümmern uns um den Aufbau und die Pflege einer umfassenden Wissensbasis, die sowohl unternehmensspezifische als auch externe Informationsquellen einschließt.

Ihre Mitarbeitenden erhalten Schulungen zur Nutzung des RAG-basierten Systems und laufenden technischen Support.

Ihre Vorteile

Sie erhalten einen Chatbot, der präzise und kontextbezogene Antwort generiert. Dafür wird eine unternehmensspezifische Wissensbasis genutzt.

Zum Schutz sensibler Unternehmensdaten werden alle nötigen Maßnahmen getroffen.

Sie erhalten eine Übersicht über die geschätzten Kosten, aufgeschlüsselt nach Entwicklung, Integration, Training und laufendem Support.

Wir stützen uns bei unserer Arbeit auf Fallstudien, die den erfolgreichen Einsatz von RAG-basierten Lösungen in ähnlichen Projekten untersuchen. Damit entwickeln wir eine Lösung, die skalierbar und sicher ist.

Antworten, denen Sie vertrauen können

Für den Einsatz von RAG-basierten Systemen sind Korrektheit und Vollständigkeit der Antworten entscheidende Kriterien. Beides ist wichtig, wenn es darum geht, die Glaubwürdigkeit und Nützlichkeit der bereitgestellten Informationen in einem professionellen Umfeld sicherzustellen. Mit herkömmlichen LLMs kommen Sie hier an eine Grenze. Mit RAG hingegen können Sie spezifisches Wissen aus einer breiten Palette von Quellen nutzen. 

So können Unternehmen und Organisationen die Genauigkeit und Relevanz der Informationen, die durch KI-gestützte Systeme bereitgestellt werden, erheblich verbessern, was insbesondere in sicherheitsrelevanten Bereichen wie dem IT-Grundschutz von entscheidender Bedeutung sein kann.

Die Vorteile von RAG live erleben!

Sie möchten sich die Sache einmal genauer ansehen? Bei einem unverbindlichen Demo-Termin nehmen wir die Möglichkeiten von RAG gemeinsam unter die Lupe. 

Beim Demo-Termin erfahren Sie, 

  • was bei RAG technologisch dahintersteckt
  • wie der Chatbot für den IT-Grundschutz im Detail funktioniert
  • wie und wo Sie das Potenzial der RAG-Technologie in Ihrer Organisation nutzen können.

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Vereinbaren Sie jetzt einen unverbindlichen Demo-Termin mit uns. Ich freue mich auf Ihre Nachricht!

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