RAG, kurz für "Retrieval-Augmented Generation", ist eine der Schlüsseltechnologien moderner KI-Systeme – insbesondere wenn es um komplexe Anfragen mit hohem Informationsbedarf geht. Doch was genau macht RAG so besonders? Und warum setzen wir bei ITyX im Rahmen unserer AI-Ops darauf?
RAG kombiniert zwei Welten: das Abrufen strukturierter Informationen (Retrieval) aus vorhandenen Wissensquellen mit der generativen Fähigkeit moderner Sprachmodelle (LLMs). Wenn ein Nutzer eine Anfrage stellt, durchsucht RAG zunächst gezielt relevante Dokumente oder Datenbanken. Erst danach erzeugt das Sprachmodell eine Antwort – basierend auf genau diesen kontextbezogenen Informationen. Das Ergebnis: präzise, nachvollziehbare Antworten auf komplexe Fragen.
In vielen Unternehmen existieren bereits umfangreiche Wissensdatenbanken, Handbücher oder FAQ-Systeme. Klassische Chatbots konnten damit meist wenig anfangen. RAG hingegen erschließt diese Ressourcen aktiv und macht sie in natürlicher Sprache zugänglich. Das verbessert nicht nur die Qualität der Antworten, sondern reduziert auch die Trainingsaufwände erheblich.
Unsere KI-Agenten greifen bei Bedarf auf vektorbasierte Suchsysteme zu, die Dokumente kontextsensitiv auffinden. Die gefundenen Informationen fließen direkt in die Antwortgenerierung ein. Das AI-Ops-Team überwacht dabei, wie gut die RAG-Komponenten performen, und passt Datenquellen sowie Vektordatenbanken laufend an. So stellen wir sicher, dass die KI-Agenten immer mit den aktuellsten und relevantesten Informationen arbeiten.
Ob Vertragsdetails, Produktbesonderheiten oder regulatorische Vorgaben – dank RAG können unsere KI-Lösungen auch komplexe, mehrstufige Anliegen schnell und korrekt beantworten. Das entlastet menschliche Mitarbeitende, erhöht die Kundenzufriedenheit und senkt die Bearbeitungszeiten deutlich.
Es ist ein Gamechanger für die Automatisierung wissensintensiver Prozesse – und ein zentraler Bestandteil unserer AI-first BPO-Strategie bei ITyX.