Individuelles RAG erklärt: Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten
Ein Sprachmodell, das aus Ihren Verträgen, Handbüchern und Tickets antwortet, jede Quelle nennt und respektiert, wer was lesen darf. Was individuelles RAG ist und was ein funktionierendes von einer Demo unterscheidet.
Fragen Sie einen allgemeinen Chatbot nach Ihren Lieferantenverträgen, und er antwortet selbstsicher, aus dem Nichts. Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, dreht die Reihenfolge um. Es sucht zuerst die passenden Stellen in Ihren eigenen Dokumenten und antwortet dann nur daraus, mit Angabe, woher jede Aussage stammt. Findet es nichts Passendes, sagt es das.
Warum individuell den Unterschied macht
Ein Modell auf einen Ordner voller PDFs zu richten, ergibt eine überzeugende Demo. Es so zuverlässig zu machen, dass niemand mehr alles nachprüft, ist Ingenieursarbeit. Vier Dinge machen den Unterschied.
Ihre Quellen, immer aktuell
Wissen steckt in SharePoint, Postfächern, Ticketsystemen, Wikis und gescannten PDFs. Wir indexieren die Systeme, die Sie bereits nutzen, und halten den Index aktuell, wenn sich Dokumente ändern, damit eine Antwort nicht aus der Fassung vom letzten Jahr stammt.
Zugriffsrechte, die gelten
Darf jemand die Protokolle des Verwaltungsrats nicht öffnen, darf der Assistent sie auch nicht zitieren. Die Rechte greifen schon in der Suche, sodass jeder nur Antworten aus Dokumenten erhält, die er lesen darf.
Jede Antwort nennt ihre Quellen
Jede Aussage verweist auf die Stelle, aus der sie stammt. Die Antwort lässt sich mit einem Klick prüfen, und genau das macht sie im Alltag verlässlich.
Gemessen vor dem Start
Die Antwortqualität wird an einer Sammlung Ihrer echten Fragen getestet, vor dem Livegang und nach jeder Änderung. Ohne das kann niemand sagen, ob eine Änderung das System besser oder schlechter gemacht hat.
Wo die Daten liegen
Das Hosting folgt den Daten: in der EU oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur, wenn die Daten sie nicht verlassen dürfen. Die Wahl des Modells bleibt offen, Sie sind also nicht an einen Anbieter gebunden.
Womit anfangen
Wählen Sie einen Dokumentenbestand, in dem jeden Tag gesucht wird, sammeln Sie die Fragen, die tatsächlich gestellt werden, und bauen Sie von dort aus. Ein Discovery-Workshop ist der übliche erste Schritt, und für ein Luxemburger KMU kann er über das SME Package AI gefördert werden.