Auf einen Blick
Retrieval Augmented Generation (RAG) bietet kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) die Möglichkeit, unternehmenseigene Informationen gezielt und effizienter zu nutzen. Beim RAG stellt man einem Large Language Model (LLMs, Deutsch: große Sprachmodelle), wie Chat-GPT oder ein lokales Llama, unternehmenseigene Dokumente oder Informationen zur Verfügung, sodass das Sprachmodell Unternehmenswissen in seine Antworten einbeziehen kann. Das Sprachmodell kann dann Antworten aus mehreren Firmenquellen synthetisieren, um Mitarbeitenden effizienter Informationen bereitzustellen.
Potenziale für KMU
Durch die Verknüpfung von Large Language Models mit spezifischen internen Datenquellen wird es einfacher, relevante Informationen ohne große Modellanpassungen bereitzustellen. Dies kann insbesondere in Bereichen der Wissensarbeit eines Unternehmens von Vorteil sein, um zeitnah Informationen zu erlangen oder Entscheidungen zu treffen. Der Einsatz von lokalen Open-Source-Modellen ermöglicht die sichere Verarbeitung sensibler Daten. Vor allem in regulierten Branchen, wie der Finanz- oder Gesundheitsbranche, ist dies von Bedeutung. Durch die stufenweise Einführung von RAG lassen sich schrittweise Fortschritte erzielen, ohne bestehende Systeme grundlegend zu verändern. Retrieval Augmented Generation unterstützt so KMU dabei, schrittweise von den Vorteilen der KI zu profitieren.
Anwendungsbereiche in KMU
RAG bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten für KMU in unterschiedlichen Bereichen. Ein zentraler Nutzen liegt in der effizienteren Nutzung von internen Wissensdatenbanken, um Mitarbeitende bei der Problemlösung oder Entscheidungsfindung zu unterstützen. Im Kundenservice können RAG-Systeme Anfragen automatisiert und zielgerichtet beantworten bzw. als Assistenz für den Kundenberater oder die Kundenberaterin dienen. Im Vertrieb erleichtert die Verbindung von CRM-Datenbanken mit LLMs die Erstellung individueller Angebote und Analysen. Branchen wie Fertigung und Logistik profitieren durch automatisierte Berichterstellung und Datenanalysen, die zu besseren Prozessen beitragen. Auch das Gesundheitswesen kann durch gezielte Nutzung von RAG-Systemen Daten effizient auswerten und einsetzen. Voraussetzung ist jedoch die Integration in bzw. Verknüpfung mit bestehenden Systemen, um die Potenziale voll auszuschöpfen. Es sollte sichergestellt sein, dass neue relevante Dokumente automatisch dem System zur Verfügung gestellt sowie veraltete Dokumente entfernt werden. Hier ist eine geeignete Dokumenten-Lenkung nach Qualitätsmanagement Standard sinnvoll.
Herausforderungen für KMU
Die Implementierung von RAG-Systemen stellt KMU vor verschiedene Herausforderungen. Die Auswahl geeigneter Technologien, wie LangChain oder LlamaIndex, erfordert ein gewisses technisches Verständnis sowie interne Ressourcen. Eine weitere Herausforderung liegt in der Integration von RAG in bestehende IT-Infrastrukturen, da hier potenzielle Sicherheitsrisiken auftreten können, insbesondere bei der Verarbeitung sensibler Daten. Auch die Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit diesen Technologien ist erforderlich, um die neuen Systeme effektiv nutzen zu können. Zusätzlich kann durch geschulten Umgang das sogenannte Halluzinieren (das Phänomen, dass eine KI Inhalte „erfindet“) reduziert werden. Die initialen Kosten für Hardware und Software können zudem eine Belastung darstellen, insbesondere bei begrenztem Budget. Dennoch können diese Investitionen langfristig Effizienzgewinne erzielen, wenn der Einsatz von RAG gezielt auf die Anforderungen des Unternehmens abgestimmt wird.
Links und weiterführende Inhalte
- Honroth, T., Siebert, J. & Kelbert, P. (2024, 13. Mai). Retrieval Augmented Generation (RAG): Chatten mit den eigenen Daten. Fraunhofer IESE. https://www.iese.fraunhofer.de/blog/retrieval-augmented-generation-rag/
- Was ist RAG? – Retrieval Augmented Generation erklärt – AWS. (o. D.). Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/de/what-is/retrieval-augmented-generation/
- Merritt, R. (2024, 22. November). What Is Retrieval-Augmented Generation aka RAG | NVIDIA Blogs. NVIDIA Blog. https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
