Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine fortschrittliche KI-Technik, die entwickelt wurde, um die Genauigkeit von Antworten zu verbessern, indem sie generative Modelle wie GPT mit externen Informationsquellen kombiniert. Bei einer Anfrage durchsucht der RAG-Ansatz zuerst relevante Informationen aus externen Quellen, die vielfältige Formen annehmen können, wie z.B. Word- oder PDF-Dokumente, Datenbanken oder Ticketing-Systeme. Diese abgerufenen Informationen (Retrieval) werden dann verwendet, um eine fundierte und präzisere Antwort zu generieren (Generation).

Ein grosser Vorteil von RAG ist, dass dadurch auch firmenrelevante Informationen einbezogen werden können. Das bedeutet, dass Antworten spezifisch auf die internen Daten und Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden können, was besonders nützlich ist bei der Beantwortung von komplexen oder faktenbasierten Fragen, bei denen die Genauigkeit und Relevanz der Informationen entscheidend sind.

Auch für unsere Chatbot-Lösung Bubble Chat kommt diese Technologie zum Einsatz. Die Antworten des Chatbots können mit Informationen aus Wissensdatenbanken angereichert werden.