Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten aus: KI-basierte Chat-Systeme für korrekte Informationen in Echtzeit
In einer Welt, in der Informationen ständig wachsen, wird es immer schwieriger, schnell die relevanten Daten zu finden. Unternehmen und Kunden investieren viel Zeit, um die richtigen Antworten in riesigen Datenmengen zu suchen. Oft sind wertvolle Informationen wie Vertriebsunterlagen, Handbücher oder technische Spezifikationen in Dokumenten und verschiedenen Formaten wie PDF, XSLX, HTML oder DOCX versteckt.
Einfache Suchfunktionen reichen nicht aus, um präzise Antworten zu liefern, sodass der Zugriff auf diese Inhalte oft zeitaufwendig und frustrierend ist. Herkömmliche indexbasierte Systeme bieten nur Verweise auf Dokumente, die manuell nach den relevanten Informationen durchsucht werden müssen – was Verzögerungen in Service, Vertrieb und Kommunikation verursacht. Das führt zu ineffizienten Prozessen und kann die Kundenzufriedenheit negativ beeinflussen.
Lösung: Schnelle, zielgerichtete Antworten durch KI-basierte Technologie
Unsere Lösung nutzt moderne KI-Technologie, um gezielt auf verschiedene Datenquellen zuzugreifen und diese zu verarbeiten.
So liefert sie bei Suchanfragen direkt präzise und relevante Informationen, die für fundierte Entscheidungen erforderlich
sind – sei es im Kundenservice, Business Intelligence oder der Content Creation.
Unsere Technologie kombiniert Textgenerierung mit gezieltem Informationsabruf, ohne dass ein aufwendiges Fine-Tuning eines
LLMs nötig ist. Dies ermöglicht eine deutlich verbesserte Verlässlichkeit und Nutzung von internem Wissen,
das in Dokumenten und Datenquellen gespeichert ist. Der Ansatz einer RAG-Architektur kombiniert eine moderne Suche mit dem
Möglichkeiten eines LLMs (Large Language Models) und ermöglicht so individuelle Chat-Systeme mit eigenen Dateien.
Wie RAG ("Retrieval Augmented Generation" oder "Abruf-unterstützte Generierung") funktioniert:
Große Sprachmodelle (LLMs) sind in der Lage, viele Fragen gut zu beantworten, jedoch nur mit dem Wissen, das sie
während des Trainings erlernt haben. Sie verfügen nicht über die Fähigkeit, spezifische Informationen
gezielt abzurufen. Während allgemeine Wissensfragen ohne zusätzliche Quellen gut beantwortet werden können,
stoßen sie bei unternehmensspezifischen oder aktuellen Informationen schnell an ihre Grenzen.
Ohne Zugriff auf firmeninterne oder neuere Datenquellen, entstehen oft Fehler oder "Halluzinationen", bei denen
falsche oder erfundene Fakten präsentiert werden.
Unsere Lösung behebt dieses Problem, indem sie aktuelle und spezifische Informationen aus verschiedenen Quellen einbezieht,
was zu zuverlässigen und stets aktuellen Antworten führt.
Pain Points bei der Informationsbeschaffung, die gelöst werden können:
- Ineffiziente Suchprozesse (z. B. interne Dokumentation).
- Antworten, die bisher nur als Linkliste verfügbar sind, deren Dokumente im zweiten Schritt noch durchsucht werden müssen
- Unstrukturierte Daten, die schwer zugänglich sind
Zwei wesentliche Vorteile von RAG-Systemen bei der Informationsrecherche:
- Antworten erfolgen als „zusammengefasster Text“ (generiert durch ein LLM), nicht als Linkliste
- UI + UX wie ein LLM, aber die Antworten basieren auf eigenen Daten / Dokumenten