RAG: 5 Anwendungsfälle für die Verbindung aus Generative AI und Unternehmenswissen
Die Daten machen die Antwort: Während herkömmliche generative Modelle wie ChatGPT auf frei verfügbare Informationen beschränkt sind, nutzt der RAG-Ansatz (Retrieval Augmented Generation) auch unternehmensinterne Datenbanken, um relevante Informationen abzurufen und in die Antwortgenerierung zu integrieren. Dadurch bietet der RAG-Ansatz die Möglichkeit, präzisere, aktuellere und kontextuell relevantere Antworten zu liefern.
Welche Antworten dies sein können? Wir stellen Ihnen 5 Anwendungsfälle für RAG im Unternehmen vor.
Retrieval Augmented Generation (RAG): 5 Anwendungsfälle für die Verbindung aus Generative AI und Unternehmenswissen
Die Daten machen die Antwort: Während herkömmliche generative Modelle wie ChatGPT auf frei verfügbare Informationen beschränkt sind, nutzt der RAG-Ansatz auch unternehmensinterne Datenbanken, um relevante Informationen abzurufen und in die Antwortgenerierung zu integrieren. Dadurch bietet der RAG-Ansatz die Möglichkeit, präzisere, aktuellere und kontextuell relevantere Antworten zu liefern.
Welche Antworten dies sein können? Wir stellen Ihnen 5 Anwendungsfälle für RAG im Unternehmen vor.
#1 RAG zur Informationsextraktion
Die Extraktion von Informationen ist der Dreh- und Angelpunkt von generativer KI. Mit RAG lassen sich die Möglichkeiten von GenAI zur Informationsextraktion und -aufbereitung auf domänen- oder unternehmensspezifische Dokumente und Daten anwenden.
Welche Klauseln enthält ein umfangreicher Kaufvertrag im Hinblick auf die Gewährleistung? Welche Erkenntnisse hat ein Forschungsbericht zu folgender Fragestellung erbracht…? Welche Informationen aus einem Produktdatenblatt sind für die Nachhaltigkeitsberichterstattung relevant?
Mit GenAI in Verbindung mit dem RAG-Ansatz lässt sich die mühsame Stichwortsuche z.B. in PDF-Dokumenten ablösen. Mehr noch: Es verbessert die Möglichkeiten zur dokumentenübergreifenden Suche. Dies ist besonders in umfangreichen und komplexen Anwendungsfällen hilfreich. Einer dieser Bereiche ist zum Beispiel die Nachhaltigkeitsberichterstattung in Unternehmen. Spätestens durch die Verabschiedung der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) ist diese für viele Unternehmen verpflichtend geworden. Dieser von der Unternehmensvision bis zur Darstellung der Lieferketten nachzukommen ist ein aufwändiger Prozess.
RAG kann hier helfen, aus einer Unmenge unternehmensinterner Daten die aktuell relevanten Dokumente zu identifizieren. Aus diesen werden die im Hinblick auf bestehende Normen und Standards passenden Informationen extrahiert und für den Bericht aufbereitet. Insbesondere in Kombination mit einer Funktionalität, die auch die Quellen dieser Informationen offenlegt, kann hier eine entscheidende Arbeitserleichterung durch RAG entstehen.
#2 RAG zur Generierung von Inhalten
Das GenAI-Anwendungsfeld, das wohl die meisten Nutzerinnen und Nutzer kennen. Von der E-Mail bis zum Social Media Post sind ChatGPT, Copilot und Co. mindestens Inspirationsgeber, manchmal sogar der finale Autor. Gerade aber in Bezug auf Frage- bzw. Aufgabenstellungen, die ein tiefgehendes Kontextwissen erfordern, besteht ein erhöhtes Risiko für sogenannte Halluzinationen (Produktion fiktiver Inhalte ohne Faktenbasis) und Fehlinformationen. Insbesondere wenn es um unternehmensinterne Informationen geht, scheiden standardisierte Sprachmodelle sowieso aus. RAG erweitert den Lösungsraum und schafft größere Sicherheit, zum Beispiel, wenn es darum geht individuelle Mailings zu entwickeln mit Bezug zur bisherigen Customer Journey des jeweiligen Kunden.
#3 RAG im Kundensupport
Chatbots für die automatisierte, schnelle und ständig verfügbare Beantwortung von Kundenanfragen sind längst gängige Praxis. Mit dem RAG-Ansatz kann die Effektivität von Chatbots und anderen Frage-Antwort-Systemen entscheidend erhöht werden. Im Vergleich zu bisherigen Bots, die auf einer begrenzten Anzahl an Intents (mögliche Nutzereingaben) trainiert sind, kann ein Chatbot mit RAG-Funktionalität auch Antworten außerhalb dieses engen Lösungskorridors bereitstellen. Die Schlüsselfaktoren sind die starke Kontextualisierung und die Aktualität der Wissensdatenbank.
Welches Produkt passt zu meinen individuellen Anforderungen? Hat das Fahrzeug adaptives Kurvenlicht in der Ausstattungsvariante Plus? Wie verbinde ich mein Endgerät mit dem Internet?
Vom virtuellen Vertriebsassistent bis zum Supportmitarbeitenden kann RAG Antworten liefern und dabei die Brücke bauen zwischen den individuellen Bedürfnissen der (potenziellen) Kundinnen und Kunden und dem Wissen aus Produktdatenblättern, Bedienungsanleitungen und vielen weiteren relevanten Dokumenten.
#4 RAG im Wissensmanagement
Das Teilen, Verwenden und Verwalten von Informationen ist in jeder Organisation eine Herausforderung und ein entscheidender Faktor für die Produktivität. RAG unterstützt dabei, Expertenwissen besser und schneller verfügbar zu machen.
Wie kann ich meinen Urlaub beantragen? Wie löse ich folgendes IT-Problem…? Wie gehe ich vor, wenn ich einen Datenschutzverstoß mitbekommen habe? Welche Leistungsbestandteile brauche ich für die Angebotserstellung für einen Interessenten mit folgenden Anforderungen…?
Vom Onboarding über Situationen, in denen schnell eine präzise Auskunft erforderlich ist, bis hin zum Daily Business kann RAG Mitarbeitende dabei unterstützen, die Informationen zu bekommen, die sie in diesem Moment brauchen – stichhaltig, aktuell und mit Kontext. Alles auf Basis der Einbeziehung von Unternehmensdaten wie internen Wikis, Ticketsystemen, Prozessbeschreibungen oder historischen Kundenangeboten. Dadurch fördert RAG auch die Demokratisierung des Zugangs zu Wissen.
#5 RAG in der Marktanalyse
In einem Marktumfeld, welches in vielen Bereichen zunehmend dynamischer wird, möchte ich als Unternehmen auf dem Laufenden bleiben über die Entwicklung potenzieller Konkurrenten und neuer Branchentrends. Durch die Fähigkeit, aktuelles Kontextwissen einzubeziehen, eröffnet der RAG-Ansatz viele bessere Möglichkeiten für GenAI in der Marktanalyse. Pressemitteilungen, Geschäftsberichte, Webauftritte, Stellenausschreibungen: RAG schafft die Möglichkeit, auf Knopfdruck aktuell relevante Informationen zu identifizieren, zu extrahieren und damit Antworten auf Ihre Fragen zum Markt zu geben.
Nutzen auch Sie den RAG-Ansatz, um internes Wissen verfügbar zu machen und damit echte Mehrwerte zu schaffen – von der höheren Produktivität bis zum besseren Kundenservice. Wir unterstützen Sie dabei.
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