Beeindruckend, aber nicht immer richtig
Wer schon einmal mit ChatGPT oder ähnlichen Tools gearbeitet hat, kennt das Phänomen: Die Antworten klingen überzeugend – aber manchmal fehlt der Bezug zur Realität. Fachbegriffe werden vertauscht, Zahlen erfunden, Quellen nicht belegt. Diese sogenannten „Halluzinationen“ entstehen, weil klassische KI-Modelle nur auf ihren Trainingsdaten basieren. Sie geben statistisch wahrscheinliche Antworten, nicht unbedingt richtige.
Für KMUs, die im Alltag auf Verlässlichkeit angewiesen sind, ist das ein Problem. Wie groß die wirtschaftlichen Folgen sein können, zeigt unser Beitrag zum ROI von KI.
Was hinter RAG steckt
Die Lösung dafür heißt Retrieval-Augmented Generation (RAG). Statt nur aus dem Gedächtnis des Sprachmodells zu antworten, greift die KI zusätzlich auf externe, geprüfte Datenquellen zurück. Sie „holt sich“ die relevanten Informationen (Retrieval) und baut sie in ihre Antwort ein (Generation).
So entstehen Antworten, die nicht nur flüssig formuliert sind, sondern auch faktisch korrekt, aktuell und kontextbezogen.
Ein Beispiel aus der Praxis
Ein Mitarbeitender fragt die KI: „Welche Urlaubstage gelten in unserem Unternehmen für die Weihnachtszeit?“
- Ohne RAG: Die KI rät – vielleicht auf Basis allgemeiner Feiertage, aber ohne Bezug zu Ihrem Unternehmen.
- Mit RAG: Die KI durchsucht das interne Dokument zum Urlaubsreglement, findet die gültigen Vorgaben und liefert die exakte Antwort – passgenau für Ihr Unternehmen.
Mehr zu diesem praktischen Mehrwert finden Sie auch im Beitrag zu Cross-Agent Collaboration.
Warum RAG für KMUs unverzichtbar ist
Gerade im Mittelstand kommt es auf Präzision an. Wenn Informationen unklar oder falsch sind, kostet das Zeit, Geld und im schlimmsten Fall Vertrauen. RAG verhindert, dass KI blind arbeitet. Es stellt sicher, dass Antworten nicht nur schön klingen, sondern auch relevant und überprüfbar sind.
Amaiko: RAG im Alltag integriert
Bei Amaiko ist RAG kein theoretisches Konzept, sondern fester Bestandteil:
- Interne Daten: Richtlinien, Protokolle oder Projektdokumente werden eingebunden.
- Externe Quellen: Aktuelles Wissen aus Fachportalen oder öffentlichen Datenbanken wird hinzugezogen.
- Kontextbezogene Antworten: Die KI liefert Ergebnisse, die nicht nur stimmen, sondern genau zur Fragestellung passen.
Damit ist Amaiko mehr als ein Assistent: Es ist ein verlässlicher Buddy, der Mitarbeitende nicht im Stich lässt, sondern Antworten liefert, die man direkt nutzen kann.
Fazit: Keine Zukunft ohne Faktenbasis
KI ohne RAG ist wie Autofahren ohne Scheinwerfer – man bewegt sich, aber blind. Mit RAG wird aus KI ein Werkzeug, das nicht nur inspiriert, sondern fundierte Entscheidungen ermöglicht.
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