In einer sich rasant entwickelnden digitalen Landschaft, in der die Menge an Wissen und damit Daten stetig zunimmt, könnten Generative KI und LLMs (Large Language Models) die Informationsbeschaffung in Organisationen revolutionieren. Diese technologischen Fortschritte könnten die Produktivität von Wissensarbeitern erheblich steigern und einen Wendepunkt in der Art und Weise darstellen, wie wir mit Unternehmenswissen interagieren.
Die Besonderheiten von RAG
Bei der Handhabung und Nutzung von großen Datenmengen stoßen LLMs jedoch auf Herausforderungen: Eingabevektoren sind begrenzt, Feintuning ist kostspielig und Daten ändern sich ständig. Hier kommt Retrieval Augmented Generation (RAG) ins Spiel. RAG ist eine Methodik, die eine effizientere und dynamischere Art des Informationszugriffs und der -kombination bietet.
Eine zuverlässige und schnelle RAG-Datenbank ist entscheidend, um LLM-basierte Systeme mit dem nötigen Kontext und den aktuellsten Daten zu versorgen. Der Schlüssel liegt in der Integration so vieler IT-Systeme wie möglich, um den Zugang zu sämtlichem Unternehmenswissen zu ermöglichen.
- Herstellung von Beziehungen zwischen Entitäten: Es ist wichtig, dass die Datenbank Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen und -quellen herstellen kann.
- IAM und zugriffsbasierte Zugangskontrolle: Sicherheit ist entscheidend, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Unternehmensinformationen.
- Interoperabilität: Die Fähigkeit, mit verschiedenen IT-Systemen, Dateitypen und Entitäten zusammenzuarbeiten, ist für die Flexibilität und Effizienz der Datenbank unerlässlich.
- Indizierung von komplexen Datenformaten: Um eine breite Palette von Daten effizient zu verarbeiten, muss die Datenbank in der Lage sein, komplexe und proprietäre Datenformate zu indizieren.
- Schnelle und genaue Ergebnisse: Um effektiv zu sein, muss die Datenbank in der Lage sein, schnell und präzise Antworten zu liefern.
Microsofts Knowledge Graph
Microsoft hat diesen Bedarf erkannt und seinen "Knowledge Graph" eingeführt, der auf vorhandener Technologie aufbaut. Dieser Ansatz ermöglicht es Kunden, den Graphen mit Plugins zu erweitern und so ihre CRM-, ERP- und andere Systeme nahtlos zu integrieren.
Blick in die Zukunft
Die Potenziale von RAG-Datenbanken sind enorm, und es ist möglich, dass sich um sie herum ein neuer Markt entwickeln wird. Doch welche weiteren Anforderungen sind noch entscheidend, damit diese Technologie breitflächig ? Wird die Technologie breitflächig adaptiert wird?
Die Antworten auf diese Fragen sind entscheidend für die Zukunft der Informationsbeschaffung und -verarbeitung in Unternehmen.
KI Gen AI LLM RAG Microsoft Copilot
veröffentlicht am 24. November 2023 von Sebastian Henneberg
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