Relevanz verbessern dank Retrieval Augmented Generation

Generative AI in Kombination mit Enterprise Search erweitert die Grenzen der Möglichkeiten 

In einer Welt, in der sich digitale Arbeitsplätze ständig weiterentwickeln – Forrester schätzt, dass große Unternehmen durchschnittlich 367 Geschäftsanwendungen nutzen* – war die Informationsbeschaffung noch nie so wichtig wie heute, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Um dieser wachsenden Nachfrage nach schnellen, zuverlässigen und genauen Ergebnissen gerecht zu werden, bietet generative KI neue Perspektiven für das Wissensmanagement in Unternehmen. Die Informationen, die zur Generierung der Antwort verwendet werden, sind jedoch auf die Daten beschränkt, die zum Training der KI verwendet wurden, und berücksichtigen möglicherweise nicht die spezifischen Informationen über das Produkt oder die Dienstleistung des Unternehmens. An dieser Stelle wird RAG (Retrieval-Augmented Generation) zu einer erfolgreichen Technologie.

Dieser innovative Ansatz basiert auf zwei KI-Komponenten: Retrieval-Modelle und Generative Modelle. Er ermöglicht das Auffinden von Informationen und die Erstellung relevanter Inhalte auf der Grundlage des Kontexts. Die RAG-Technologie verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Antworten erheblich, indem sie spezifische Unternehmensinformationen berücksichtigt und das Risiko von KI-Halluzinationen stark reduziert. Mit anderen Worten: Eine mit dieser Technologie ausgestattete Suchmaschine erschließt Ihre Daten und liefert relevante Antworten.

Die RAG-gestützte Suche spart Zeit und steigert die Produktivität, da sie schnelle und präzise Antworten auf Anfragen liefert. Die digitale Transformation wird durch die erleichterte Suche und Nutzung von wichtigen Daten optimiert. Indem sie tief in die Daten eindringt, optimiert sie auch die Ressourcen und stärkt die Entscheidungsfindung. Die Suche beschränkt sich nicht mehr auf einfache Schlüsselwortsuchen, sondern wird zu einem leistungsstarken Konversationswerkzeug.

Mit anderen Worten, dieses neue Suchmodell kann:

• den Wissensaustausch verbessern und die Effizienz steigern
• das Kundenerlebnis verbessern und die Loyalität fördern
• Verborgene Erkenntnisse aufdecken, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen
• Innovation vorantreiben

Gartner predicts that 80% of companies will have generative AI applications in production by 2026.

Gartner prognostiziert, dass 80 % der Unternehmen bis 2026 generative KI-Anwendungen im Einsatz haben werden.

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*The Crisis of the Fractured Organization, Forrester