Effizientes Wissensmanagement für Unternehmen: Die Macht der Digitalisierung durch KI
In einer Ära, in der Wissen ebenso wertvoll ist wie Kapital, stehen mittelständische Unternehmen und KMUs vor der enormen Herausforderung, den Schatz an internem Wissen nicht nur zu hüten, sondern auch effektiv nutzbar zu machen. Die Digitalisierung interner Prozesse mittels fortschrittlicher KI-Lösungen bietet einen Schlüssel zur Lösung dieses Problems. Sie ermöglicht einen direkten Zugang zu verborgenem Wissen und gewährleistet gleichzeitig Sicherheit und Datenschutz.
Der unmittelbare Nutzen für Unternehmen und Anwender
Informationen stellen häufig den größten Vermögenswert eines Unternehmens dar. Dabei bleiben das effiziente Management und die Nutzbarmachung dieses Wissens eine der größten Herausforderungen für Unternehmen jeder Größe. Die Einführung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Chatbots bietet eine innovative Lösung, die speziell auf eine solche Herausforderung ausgerichtet ist. Das vereinfacht den Zugang zu und die Nutzung von firmeninternem Wissen.
Der Showcase am Messestand auf dem KI-Navigator
Nutzen für Unternehmen
Für Unternehmen zeigt sich der Nutzen der RAG-Chatbots in der effektiven Mobilisierung großer Wissenshalden, die bisher unzureichend genutzt wurden. Auch wenn umfangreiche interne Datenbanken und Dokumentensammlungen vorhanden sind, gestaltet sich die Suche nach spezifischen Informationen oft zeitaufwendig und ineffizient. RAG-Chatbots ändern dies grundlegend, indem sie einen gezielten Retrieval-Schritt in den Informationszugriffsprozess integrieren. Dies ermöglicht es, firmeninterne Dokumente systematisch zu durchsuchen und relevantes Wissen direkt in den Dialog mit dem Nutzer einzubringen. Auf diese Weise können Unternehmen ihr in Dokumenten, Handbüchern und Berichten gespeichertes Wissen nutzbar machen. Dies kann die Produktivität steigern, Entscheidungsprozesse beschleunigen und Innovation fördern.
Nutzen für Anwender
Die Vorteile für die Anwender sind ebenso signifikant. Während traditionelle, volltext-basierte Suchfunktionen häufig nur unter Verwendung des exakten Wortlauts gute Ergebnisse liefern, ist RAG dazu in der Lage, auf semantischer Ebene die Wissensbasis zu durchsuchen. Gepaart mit der aus Chats gewohnten Benutzerschnittstelle ist die Einstiegshürde erheblich gesenkt. Der Zugang zu Wissen wird dadurch so einfach wie das Versenden einer Nachricht. Dieser intuitive Zugriff auf Informationen erleichtert das Erlernen von Firmenwissen erheblich, zum Beispiel während des Onboardings neuer Mitarbeiter oder bei der beruflichen Weiterentwicklung innerhalb des Unternehmens. Durch den Dialog mit einem KI-Agenten können Nutzer präzise Antworten auf ihre Fragen erhalten, basierend auf verifizierten internen Quellen. Das minimiert das Risiko von Missverständnissen und Fehlinformationen.
Der Ablauf im Einsatz
Der Prozess der Informationsbeschaffung durch einen RAG-Chatbot ist denkbar einfach gestaltet. Nutzer rufen einfach die Chatbot-Seite auf und formulieren ihre Frage zu einem beliebigen Thema, zu dem sie Informationen suchen. Der Chatbot führt daraufhin den Retrieval-Schritt durch, indem er die firmeninterne Dokumentenbasis nach relevanten Informationen durchsucht und diese in seine Antwort einbettet. Dieser als "Grounding" bezeichnete Vorgang ist einer der ersten Schritte, damit die vom Chatbot gelieferten Informationen auf tatsächlich vorhandenem Wissen basieren. LLMs neigen dazu, Lücken in ihrem trainierten Weltwissen durch Halluzinationen auszugleichen. Der Grounding-Prozess sorgt jedoch dafür, dass diese Lücken mit echten Daten und Fakten gefüllt und in die Antwort des Chatbots integriert werden.
Bedienoberfläche mit Beispielthread zu interner Wissensabfrage
Ein etwas technischerer Einblick in die RAG-Lösung
Das Vorgehen der Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein innovativer Ansatz im Bereich des Wissensmanagements und der Informationsbeschaffung, bei dem eine Kombination aus Informationswiederbeschaffung und Textgeneration angewendet wird, um präzise und kontextbezogenere Antworten zu liefern.
Das Prinzip hinter RAG
RAG erweitert das Konzept des klassischen Information Retrievals, indem es relevante Dokumente nicht nur identifiziert, sondern diese Informationen direkt in die Generierung von Texten einfließen lässt. Dieser Ansatz ermöglicht es einem Large Language Model (LLM), wie EM-German, basierend auf konkret vorliegenden Informationen Antworten zu generieren, anstatt sich auf eine allgemeine Wissensdatenbank zu verlassen, welche sich nur auf einen festen Zeitraum bezieht, und kein Domänenwissen beinhaltet. Dadurch wird das Risiko von Ungenauigkeiten und halluzinierten Informationen erheblich reduziert.
Die Rolle von EM-German
Unsere Wahl fiel auf ein auf Deutsch optimiertes LLM, das aus dem bekannten Llama2-Modell von Meta hervorgegangen ist. Das Modell wurde speziell für den deutschen Sprachraum feingetuned, um eine hohe Leistungsfähigkeit zu gewährleisten. Das Modell zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Anfragen in deutscher Sprache passend zu reagieren, und ist in einer quantisierten Version verfügbar, die weniger Speicherplatz und Rechenleistung beansprucht. Diese Eigenschaften machen EM-German zu einer idealen Wahl für den Einsatz in RAG-basierten Anwendungen, wo Effizienz und Präzision von entscheidender Bedeutung sind.
Unterschiede zu herkömmlichen LLM-Ansätzen
Im Gegensatz zum aufwendigen und kostspieligen Prozess des Trainierens oder Feintunens von LLMs bietet eine RAG-basierte Lösung eine kosteneffiziente und agile Alternative. Während das Training eines LLMs mit erheblichen Kosten verbunden sein kann, ermöglicht RAG die Nutzung bestehender, liberal lizenzierter Modelle ohne die Notwendigkeit einer aufwändigen Anpassung. Die RAG-Architektur nutzt vorhandene Wissensbasen, die sie in eine Vektordatenbank überführt und somit eine schnelle und präzise Informationswiederbeschaffung ermöglicht. Dieser Ansatz ist besonders geeignet für die dynamische Integration aktueller Informationen und Updates, da die Datenbank in kürzester Zeit aktualisiert werden kann.
Interaktion zwischen User, RAG, Company Data und LLM
Sicherheit und Datenschutz
Ein entscheidender Vorteil der RAG-Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, vollständig innerhalb der Unternehmensinfrastruktur implementiert zu werden. Dies gewährleistet, dass alle sensiblen Daten intern bleiben und nicht an externe Anbieter weitergegeben werden müssen. Für KMUs, die großen Wert auf Datensicherheit und Datenschutz legen, bietet dies eine beruhigende Gewissheit, dass ihre Informationen geschützt sind. Gleichzeitig können sie von den fortschrittlichen Möglichkeiten, die KI bietet, profitieren.
Fazit: AI Ideation Workshop bietet Einstieg in die Transformation
Der Einsatz von KI und ML in Ihrem Unternehmen birgt ein enormes Potenzial, die Herausforderungen von heute zu meistern und sich für die Zukunft zu rüsten. Doch der erste Schritt in diese neue Welt kann komplex und herausfordernd sein. RAG-basierte Anwendungen bieten KMUs eine einzigartige Chance, ihr Wissensmanagement durch den Einsatz fortschrittlicher KI effektiv und sicher zu optimieren. Indem sie präzisen Zugriff auf firmeninternes Wissen ermöglichen und gleichzeitig höchste Datenschutzstandards gewährleisten, stellen sie eine ideale Lösung für die Herausforderungen der digitalen Transformation dar.
Möchtest du mehr darüber erfahren, wie KI und ML Ihr Unternehmen transformieren kannst? Nimm an unserem AI Ideation Workshop teil. Gemeinsam identifizieren wir potenzielle Anwendungsfälle für KI in deinen Prozessen und Produkten und entwickeln einen maßgeschneiderten Plan zur Integration effektiver KI/ML-Lösungen. Besuche unseren AI Ideation Workshop, um deinen Weg zur digitalen Exzellenz zu beginnen.
Der unmittelbare Nutzen für Unternehmen und Anwender
Informationen stellen häufig den größten Vermögenswert eines Unternehmens dar. Dabei bleiben das effiziente Management und die Nutzbarmachung dieses Wissens eine der größten Herausforderungen für Unternehmen jeder Größe. Die Einführung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Chatbots bietet eine innovative Lösung, die speziell auf eine solche Herausforderung ausgerichtet ist. Das vereinfacht den Zugang zu und die Nutzung von firmeninternem Wissen.
Der Showcase am Messestand auf dem KI-Navigator
Nutzen für Unternehmen
Für Unternehmen zeigt sich der Nutzen der RAG-Chatbots in der effektiven Mobilisierung großer Wissenshalden, die bisher unzureichend genutzt wurden. Auch wenn umfangreiche interne Datenbanken und Dokumentensammlungen vorhanden sind, gestaltet sich die Suche nach spezifischen Informationen oft zeitaufwendig und ineffizient. RAG-Chatbots ändern dies grundlegend, indem sie einen gezielten Retrieval-Schritt in den Informationszugriffsprozess integrieren. Dies ermöglicht es, firmeninterne Dokumente systematisch zu durchsuchen und relevantes Wissen direkt in den Dialog mit dem Nutzer einzubringen. Auf diese Weise können Unternehmen ihr in Dokumenten, Handbüchern und Berichten gespeichertes Wissen nutzbar machen. Dies kann die Produktivität steigern, Entscheidungsprozesse beschleunigen und Innovation fördern.
Nutzen für Anwender
Die Vorteile für die Anwender sind ebenso signifikant. Während traditionelle, volltext-basierte Suchfunktionen häufig nur unter Verwendung des exakten Wortlauts gute Ergebnisse liefern, ist RAG dazu in der Lage, auf semantischer Ebene die Wissensbasis zu durchsuchen. Gepaart mit der aus Chats gewohnten Benutzerschnittstelle ist die Einstiegshürde erheblich gesenkt. Der Zugang zu Wissen wird dadurch so einfach wie das Versenden einer Nachricht. Dieser intuitive Zugriff auf Informationen erleichtert das Erlernen von Firmenwissen erheblich, zum Beispiel während des Onboardings neuer Mitarbeiter oder bei der beruflichen Weiterentwicklung innerhalb des Unternehmens. Durch den Dialog mit einem KI-Agenten können Nutzer präzise Antworten auf ihre Fragen erhalten, basierend auf verifizierten internen Quellen. Das minimiert das Risiko von Missverständnissen und Fehlinformationen.
Der Ablauf im Einsatz
Der Prozess der Informationsbeschaffung durch einen RAG-Chatbot ist denkbar einfach gestaltet. Nutzer rufen einfach die Chatbot-Seite auf und formulieren ihre Frage zu einem beliebigen Thema, zu dem sie Informationen suchen. Der Chatbot führt daraufhin den Retrieval-Schritt durch, indem er die firmeninterne Dokumentenbasis nach relevanten Informationen durchsucht und diese in seine Antwort einbettet. Dieser als "Grounding" bezeichnete Vorgang ist einer der ersten Schritte, damit die vom Chatbot gelieferten Informationen auf tatsächlich vorhandenem Wissen basieren. LLMs neigen dazu, Lücken in ihrem trainierten Weltwissen durch Halluzinationen auszugleichen. Der Grounding-Prozess sorgt jedoch dafür, dass diese Lücken mit echten Daten und Fakten gefüllt und in die Antwort des Chatbots integriert werden.
Bedienoberfläche mit Beispielthread zu interner Wissensabfrage
Ein etwas technischerer Einblick in die RAG-Lösung
Das Vorgehen der Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein innovativer Ansatz im Bereich des Wissensmanagements und der Informationsbeschaffung, bei dem eine Kombination aus Informationswiederbeschaffung und Textgeneration angewendet wird, um präzise und kontextbezogenere Antworten zu liefern.
Das Prinzip hinter RAG
RAG erweitert das Konzept des klassischen Information Retrievals, indem es relevante Dokumente nicht nur identifiziert, sondern diese Informationen direkt in die Generierung von Texten einfließen lässt. Dieser Ansatz ermöglicht es einem Large Language Model (LLM), wie EM-German, basierend auf konkret vorliegenden Informationen Antworten zu generieren, anstatt sich auf eine allgemeine Wissensdatenbank zu verlassen, welche sich nur auf einen festen Zeitraum bezieht, und kein Domänenwissen beinhaltet. Dadurch wird das Risiko von Ungenauigkeiten und halluzinierten Informationen erheblich reduziert.
Die Rolle von EM-German
Unsere Wahl fiel auf ein auf Deutsch optimiertes LLM, das aus dem bekannten Llama2-Modell von Meta hervorgegangen ist. Das Modell wurde speziell für den deutschen Sprachraum feingetuned, um eine hohe Leistungsfähigkeit zu gewährleisten. Das Modell zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, auf Anfragen in deutscher Sprache passend zu reagieren, und ist in einer quantisierten Version verfügbar, die weniger Speicherplatz und Rechenleistung beansprucht. Diese Eigenschaften machen EM-German zu einer idealen Wahl für den Einsatz in RAG-basierten Anwendungen, wo Effizienz und Präzision von entscheidender Bedeutung sind.
Unterschiede zu herkömmlichen LLM-Ansätzen
Im Gegensatz zum aufwendigen und kostspieligen Prozess des Trainierens oder Feintunens von LLMs bietet eine RAG-basierte Lösung eine kosteneffiziente und agile Alternative. Während das Training eines LLMs mit erheblichen Kosten verbunden sein kann, ermöglicht RAG die Nutzung bestehender, liberal lizenzierter Modelle ohne die Notwendigkeit einer aufwändigen Anpassung. Die RAG-Architektur nutzt vorhandene Wissensbasen, die sie in eine Vektordatenbank überführt und somit eine schnelle und präzise Informationswiederbeschaffung ermöglicht. Dieser Ansatz ist besonders geeignet für die dynamische Integration aktueller Informationen und Updates, da die Datenbank in kürzester Zeit aktualisiert werden kann.
Interaktion zwischen User, RAG, Company Data und LLM
Sicherheit und Datenschutz
Ein entscheidender Vorteil der RAG-Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, vollständig innerhalb der Unternehmensinfrastruktur implementiert zu werden. Dies gewährleistet, dass alle sensiblen Daten intern bleiben und nicht an externe Anbieter weitergegeben werden müssen. Für KMUs, die großen Wert auf Datensicherheit und Datenschutz legen, bietet dies eine beruhigende Gewissheit, dass ihre Informationen geschützt sind. Gleichzeitig können sie von den fortschrittlichen Möglichkeiten, die KI bietet, profitieren.
Fazit: AI Ideation Workshop bietet Einstieg in die Transformation
Der Einsatz von KI und ML in Ihrem Unternehmen birgt ein enormes Potenzial, die Herausforderungen von heute zu meistern und sich für die Zukunft zu rüsten. Doch der erste Schritt in diese neue Welt kann komplex und herausfordernd sein. RAG-basierte Anwendungen bieten KMUs eine einzigartige Chance, ihr Wissensmanagement durch den Einsatz fortschrittlicher KI effektiv und sicher zu optimieren. Indem sie präzisen Zugriff auf firmeninternes Wissen ermöglichen und gleichzeitig höchste Datenschutzstandards gewährleisten, stellen sie eine ideale Lösung für die Herausforderungen der digitalen Transformation dar.
Möchtest du mehr darüber erfahren, wie KI und ML Ihr Unternehmen transformieren kannst? Nimm an unserem AI Ideation Workshop teil. Gemeinsam identifizieren wir potenzielle Anwendungsfälle für KI in deinen Prozessen und Produkten und entwickeln einen maßgeschneiderten Plan zur Integration effektiver KI/ML-Lösungen. Besuche unseren AI Ideation Workshop, um deinen Weg zur digitalen Exzellenz zu beginnen.
