Retrieval-Augmented Generation (RAG)(RAG)
Kurzdefinition
RAG ist eine KI-Technik, bei der ein Sprachmodell in Echtzeit relevante Informationen aus einer Wissensdatenbank abruft, bevor es eine Antwort generiert.
Ausführliche Erklärung
Eine der größten Einschränkungen von Standard-LLMs ist, dass sie nur Wissen bis zu ihrem Trainingsdatum haben. RAG löst dies, indem dem Modell Zugang zu einer externen Wissensquelle gegeben wird. Für Vertrieb und Marketing hat RAG enorme Anwendungsmöglichkeiten. Match-AI implementiert RAG-Systeme, die Ihre Unternehmenskenntnis für Mario verfügbar machen.
Synonyme
Beispiele
Ein Softwareunternehmen implementiert RAG für seinen Vertriebsagenten: Der Agent hat Zugang zu allen 200+ Produktfeatures, Kundenfallstudien und Wettbewerbsvergleichen.
Wann verwenden Sie dies?
RAG ist unerlässlich, wenn KI-Systeme genaue, aktuelle und unternehmensspezifische Informationen nutzen müssen.
Match-day Ansatz
Match-AI implementiert RAG-Systeme, die Ihr Unternehmenswissen für Mario zugänglich machen.
Verwandte Begriffe
Large Language Model (LLM)(LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein neuronales Netzwerk, das auf enormen Textmengen trainiert wurde und menschliche Sprache auf menschlichem Niveau versteht, generiert und darüber nachdenkt.
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert Daten als mathematische Vektoren und ermöglicht die Suche basierend auf semantischer Ähnlichkeit statt exakter Wortübereinstimmungen.
KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein autonomes Softwareprogramm, das selbstständig Aufgaben ausführt, Entscheidungen trifft und mit externen Systemen kommuniziert, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
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