Generative Künstliche Intelligenz (KI) beeindruckt mit ihrer Fähigkeit, Texte zu erstellen, Fragen zu beantworten und Daten zu analysieren. Doch so beeindruckend diese Technologie ist, so fehleranfällig kann sie sein. Hier setzt RAG an.

Die Grundlage von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 sind riesige Datenmengen aus oft unzuverlässigen Quellen. Das führt dazu, dass KI gelegentlich überzeugend formulierte, aber faktisch falsche Antworten gibt – sogenannte Halluzinationen, von Forschern in Glasgow sogar als “Bullshit” bezeichnet.

Für Unternehmen, die auf präzise Informationen angewiesen sind, ist dies ein erhebliches Problem. Ein vielversprechender Ansatz, um KI nützlicher und sicherer zu machen, ist Retrieval Augmented Generation (RAG).

Was RAG anders macht

RAG ergänzt die generativen Fähigkeiten eines LLM durch den gezielten Abruf eigener Daten. Statt Antworten allein auf Basis der Trainingsdaten zu generieren, greift das System auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen zu. Ein Beispiel:

Ein Mitarbeiter fragt, wie sich ein Lieferantenausfall auf bestimmte Produktkategorien ausgewirkt hat. Ohne RAG liefert die KI allgemeine Aussagen über Lieferengpässe, ohne auf die firmenspezifischen Daten einzugehen. Mit RAG durchsucht das System interne Berichte und liefert eine präzise, auf das Unternehmen zugeschnittene Analyse.

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Dieses Zusammenspiel aus Datenabruf und Textgenerierung macht RAG besonders wertvoll für datenintensive Bereiche wie Logistik oder Produktion.

RAG: Chancen für das Marketing

RAG kann auch im Marketing dabei helfen, die Qualität und Relevanz von Inhalten deutlich zu steigern. Indem interne Datenquellen wie Kundenfeedback, Marktforschung oder CRM-Daten genutzt werden, lassen sich personalisierte Inhalte für Zielgruppen erstellen.

So können etwa maßgeschneiderte Kampagnen entwickelt werden, die gezielt auf die Bedürfnisse bestimmter Kundensegmente eingehen. Auch die dynamische Aktualisierung von FAQ-Seiten oder Produktinformationen ist mit RAG möglich, was den Kundenservice entlastet und die Nutzererfahrung verbessert.

Ein weiteres Potenzial liegt in der Analyse von Kundendaten. RAG kann komplexe Informationen aufbereiten und Marketingteams helfen, Muster und Präferenzen zu erkennen. Diese Insights können in Echtzeit für die Kampagnenoptimierung genutzt werden.

Die Grenzen von RAG

Trotz seiner Vorteile ist auch RAG keine universelle Lösung. Die Ergebnisse hängen stark von der Qualität und Struktur der Daten ab. Viele Unternehmen arbeiten mit unstrukturierten oder fehlerhaften Daten, die vorab aufbereitet und überprüft werden müssen. Hier liegt eine der größten Herausforderungen: Nur saubere und gut organisierte Daten führen zu verlässlichen Ergebnissen.

Hinzu kommen technische Begrenzungen. LLMs wie GPT-4 können nur eine begrenzte Menge an Daten gleichzeitig verarbeiten. Das bedeutet, dass große Datenmengen gefiltert werden müssen, was das Risiko erhöht, wichtige Informationen zu übersehen.

Auch Sicherheitsfragen spielen eine entscheidende Rolle. Eine neue Bedrohung, die sogenannte Indirect Prompt Injection, zeigt die Risiken auf. Dabei können versteckte Anweisungen in Webseiten dazu führen, dass ein KI-System manipuliert wird, ohne dass der Nutzer es bemerkt. Angreifer könnten solche Manipulationen nutzen, um sensible Daten abzufragen oder unerwünschte Aktionen auszulösen.

Fazit

Retrieval Augmented Generation ist eine vielversprechende Methode, um generative KI effektiver und besser zu machen. Dennoch erfordert auch diese Technologie eine sorgfältige Planung und eine solide Datenbasis und es besteht das Risiko von Halluzinationen und falschen Schlussfolgerungen, die anschließend kaum noch identifizierbar sind.

Es bleibt also weiterhin abzuwarten bis wasserdichte Lösungen auf den Markt kommen, die klar spezifizierte Aufgaben übernehmen können und die Risiken ausmerzen. Und das zu einem Kosten-Nutzen-Aufwand, der für Unternehmen sinnvoll ist. Entscheidungen auf Basis falsch zusammengeführter Daten können sehr teuer werden.

Quellen:

https://www.linkedin.com/pulse/die-probleme-und-grenzen-von-retrieval-augmented-rag-daniel-bl%C3%BCmlein-alkte

https://arxiv.org/abs/2302.12173

https://www.iese.fraunhofer.de/blog/retrieval-augmented-generation-rag/

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