Methoden
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Verfahren, das ein LLM mit gezielter Wissensrecherche aus eigenen Dokumenten kombiniert.
Ausführliche Erklärung
Statt das gesamte Wissen ins Modell einzutrainieren, holt RAG zur Anfragezeit relevante Textpassagen aus einer Wissensdatenbank (oft Vektordatenbank) und übergibt sie als Kontext an das LLM. So lassen sich tagesaktuelle, firmeninterne Informationen nutzen, ohne das Modell neu trainieren zu müssen.
Beispiele aus der Praxis
- •KI-Assistent, der auf das firmeneigene Wiki zugreift
- •Vertragsanalyse mit Bezug auf vorherige Verträge im Archiv
- •Support-Bot mit Zugriff auf aktuelle Produktdokumentation