{"id":193701,"date":"2024-04-05T07:13:00","date_gmt":"2024-04-05T06:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=193701"},"modified":"2024-03-23T12:20:48","modified_gmt":"2024-03-23T11:20:48","slug":"rag-retrieval-augmented-generation-die-zukunft-der-llm-und-der-generativen-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/rag-retrieval-augmented-generation-die-zukunft-der-llm-und-der-generativen-ki","title":{"rendered":"RAG (Retrieval-Augmented Generation): Die Zukunft der LLM und der generativen KI"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"193701\" class=\"elementor elementor-193701\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1915cb3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1915cb3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b068f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3b068f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Generative KI bezeichnet jedes KI-System, das neue und originelle Inhalte erstellen kann, sei es Text, Bilder, Musik usw. LLMs hingegen sind spezielle Arten generativer KI, die sich auf das Verst\u00e4ndnis und die Generierung nat\u00fcrlicher Sprache in gro\u00dfem Ma\u00dfstab konzentrieren. Diese Modelle, wie OpenAIs GPT (Generative Pre-trained Transformer), werden mit riesigen Textkorpora trainiert, um die Feinheiten der menschlichen Sprache zu erlernen, was ihnen erm\u00f6glicht, Texte von oft beeindruckender Qualit\u00e4t zu generieren.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb6e99b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bb6e99b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Diese Technologien, die von tiefen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden\">neuronalen Netzen<\/a> angetrieben werden, haben die F\u00e4higkeit, Inhalte zu produzieren, die die menschliche Sprache sehr genau nachahmen und so den Weg f\u00fcr vielf\u00e4ltige Anwendungen ebnen, wie z. B. die Erstellung \u00fcberzeugender Chatbots.<\/p><p>Die k\u00fcrzlich entwickelte Retrieval <strong>Augmented Generation (RAG)<\/strong> ist ein bedeutender Fortschritt in diesem Bereich.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bed86f0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bed86f0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6509575 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6509575\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist RAG?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5be16c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5be16c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Retrieval Augmented Generation (RAG)<\/strong> ist ein innovativer Ansatz, der das Beste aus zwei KI-Welten vereint: Informationsbeschaffung (Retrieval, das keine Originalantwort generiert) und Inhaltsgenerierung (die sich nur auf die Daten aus ihrer Trainingsphase st\u00fctzt).<\/p><p>Traditionell generieren<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/langchain-stellt-langsmith-vor-eine-all-in-one-plattform-fuer-llms\"> LLMs<\/a> Inhalte, indem sie sich nur auf die Informationen st\u00fctzen, die sie w\u00e4hrend ihrer Trainingsphase gelernt haben.<\/p><p><strong>RAG<\/strong> hingegen erm\u00f6glicht es dem Modell, eine externe <strong>Datenbank<\/strong> oder einen Korpus von Dokumenten in Echtzeit zu &#8222;durchsuchen&#8220;, um seine Texterzeugung zu bereichern. Diese Suchfunktion verbessert die Genauigkeit, die Relevanz und den Reichtum des generierten Inhalts erheblich.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dacbf19 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dacbf19\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b3d0a93 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b3d0a93\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert die RAG?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0857a49 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0857a49\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der <strong>RAG-Prozess<\/strong> kann in zwei Hauptphasen unterteilt werden:<\/p><ul><li><strong>Abruf:<\/strong> Wenn das Modell eine Anfrage erh\u00e4lt, durchsucht es einen vordefinierten Satz von Dokumenten oder Daten nach den Informationen, die in Bezug auf die Anfrage am relevantesten sind. Diese Suche wird oft durch ausgefeilte Indexierungs- und Abfragetechniken erleichtert.<\/li><li><strong>Generierung:<\/strong> Sobald die relevanten Informationen abgerufen wurden, nutzt das Modell sie zus\u00e4tzlich zu seinem eigenen internen Wissen, um eine Antwort oder einen Inhalt zu generieren, der nicht nur die urspr\u00fcngliche Anfrage beantwortet, sondern dies auch auf eine informiertere und pr\u00e4zisere Art und Weise tut.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e15524 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9e15524\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/RAG_datascientest1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b9f983 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"8b9f983\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Weiterbildung in k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7ca99c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d7ca99c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c497c57 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c497c57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Vorteile des RAG<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cc699a7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cc699a7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Integration von <strong>Augmented Generation Retrieval<\/strong> in generative KI-Systeme bietet mehrere bedeutende Vorteile und verbessert nicht nur die Qualit\u00e4t der <strong>erzeugten Inhalte, sondern auch ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-400f224 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"400f224\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Verbesserung der Relevanz und Genauigkeit<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18fd672 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"18fd672\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Indem ein<strong> RAG-Modell<\/strong> zur Erg\u00e4nzung seines Wissens auf eine externe <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datenbank-data-management-weiterbildung\">Datenbank<\/a> zur\u00fcckgreift, kann es genauere und relevantere Antworten auf die gestellten Fragen liefern.<\/p><p>Dies ist besonders n\u00fctzlich bei Anfragen, die aktuelle oder bereichsspezifische Daten erfordern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1620be9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1620be9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Reichhaltigere und informiertere Inhalte<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2cf4b04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2cf4b04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Generierung von Inhalten spiegelt nicht mehr nur das Wissen wider, das zuvor w\u00e4hrend des Trainings des Modells erworben wurde.<\/p><p>Dies f\u00fchrt zur Erstellung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/atom-editor-alles-ueber-diesen-kollaborativen-texteditor\"><strong>informativeren, detaillierteren und differenzierteren Texten.<\/strong><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73ca129 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"73ca129\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Flexibilit\u00e4t und Anpassungsf\u00e4higkeit<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf0275c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bf0275c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Da ein <strong>RAG-Modell in der Lage ist<\/strong>, eine gro\u00dfe Bandbreite an Quellen zu konsultieren, kann es sich an eine Vielzahl von Themen und Bereichen anpassen.<\/p><p>Diese Flexibilit\u00e4t macht es besonders wertvoll f\u00fcr Anwendungen, die Fachwissen in Nischenbereichen oder sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Bereichen erfordern.<\/p><p>Da ein <strong>RAG-Modell<\/strong> in der Lage ist, eine Vielzahl von Quellen zu konsultieren, kann es sich an eine Vielzahl von Themen und Bereichen anpassen.<\/p><p>Diese Flexibilit\u00e4t macht es besonders wertvoll f\u00fcr Anwendungen, die Fachwissen in <strong>Nischenbereichen oder sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Bereichen erfordern.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f31f707 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f31f707\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Verbesserte Interaktivit\u00e4t<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c4c2671 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c4c2671\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Erm\u00f6glicht Systemen, auf anspruchsvollere Weise mit den Nutzern zu interagieren, indem sie<strong> komplexe Fragen<\/strong> beantworten oder detaillierte Erkl\u00e4rungen liefern, die sich auf externe Daten und <strong>Quellen st\u00fctzen.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f4bd775 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f4bd775\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-471cb6d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"471cb6d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">RAG-Anwendungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e3ee46 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e3ee46\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>RAG wird<strong> vielf\u00e4ltig eingesetzt<\/strong> und kann die Qualit\u00e4t der erstellten Inhalte erheblich verbessern.<\/p><p>Hier sind einige Beispiele, die detailliert zeigen, wie dieser Ansatz in verschiedenen Arbeitsumgebungen eingesetzt werden kann:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-80deb73 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"80deb73\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/RAG_datascientest2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6161877 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6161877\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Werde Experte f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c5080d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8c5080d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Kundenservice<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10f6ddf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"10f6ddf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>RAG<\/strong> erm\u00f6glicht es, personalisierte und genaue Antworten auf <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/crm-customer-relationship-management-wie-funktioniert-es\">Kundenanfragen<\/a> zu geben, indem es in Echtzeit auf eine umfassende Datenbank zugreift und so die Kundenerfahrung verbessert.<\/p><p><strong>Supportsysteme,<\/strong> die damit ausgestattet sind, k\u00f6nnen dynamische FAQs generieren, die h\u00e4ufige Fragen mit aktuellen Informationen beantworten und so die Menge an Anfragen, die menschliches Eingreifen erfordern, reduzieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e2739a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4e2739a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Generierung von Inhalten<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f117a35 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f117a35\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Marketing kann <strong>RAG verwendet<\/strong> werden, um Artikel, Blogeintr\u00e4ge und Produktbeschreibungen zu erstellen, die auf die Zielgruppe zugeschnitten sind und auf relevanten Forschungsdaten basieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4a1243 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a4a1243\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Sales<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-086d66b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"086d66b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>RAG<\/strong> kann Verkaufsstrategien dynamisieren, indem es ma\u00dfgeschneiderte Verkaufsvorschl\u00e4ge erstellt, die mit den spezifischen Bed\u00fcrfnissen und Pr\u00e4ferenzen der potenziellen Kunden in Resonanz gehen.<\/p><p>Basierend auf der Analyse fr\u00fcherer Interaktionen mit einem Kunden kann das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/langchain-stellt-langsmith-vor-eine-all-in-one-plattform-fuer-llms\">LLM<\/a> optimierte Verkaufsskripte und relevante Diskussionspunkte generieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87ece85 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"87ece85\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Human Ressources<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de7a20a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"de7a20a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das RAG erleichtert das Verfassen von attraktiven und pr\u00e4zisen Stellenbeschreibungen, die sich an den besten Praktiken und erfolgreichen Beispielen aus der Branche orientieren.<\/p><p>Es erm\u00f6glicht auch die Erstellung detaillierter interner <strong>FAQs, die Fragen von Mitarbeitern effektiv beantworten,<\/strong> indem sie sich auf aktuelle Richtlinien und Verfahren beziehen, und f\u00f6rdert so ein informiertes und harmonisches Arbeitsumfeld.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8233517 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8233517\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00a51df elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"00a51df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Herausforderungen und Grenzen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d3f572 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d3f572\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Trotz seiner vielen Vorteile ist das <strong>RAG nicht ohne Herausforderungen.<\/strong> Die Qualit\u00e4t und Relevanz der abgerufenen Informationen h\u00e4ngt stark von der Qualit\u00e4t des zugrunde liegenden Dokumentenkorpus ab.<\/p><p>Dar\u00fcber hinaus bleibt die effiziente Integration der abgerufenen Informationen in die Texterzeugung eine nicht zu untersch\u00e4tzende technische Herausforderung.<\/p><p>Schlie\u00dflich spielen auch <strong>ethische und datenschutzrechtliche \u00dcberlegungen eine Rolle<\/strong>, wenn es darum geht, welche Informationen von diesen Modellen abgerufen und verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8d72a8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e8d72a8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-340a4df elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"340a4df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03a9a25 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"03a9a25\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/RAG_datascientest3.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0344886 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0344886\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die<strong> Retrieval Augmented Generation<\/strong> stellt einen vielversprechenden Fortschritt im Bereich der generativen KI und der gro\u00dfen Sprachmodelle dar.<\/p><p>Indem <strong>RAG<\/strong> das Abrufen von Informationen mit der Generierung von Inhalten kombiniert, \u00f6ffnet es die T\u00fcr zu genaueren, informativeren und n\u00fctzlicheren Anwendungen.<\/p><p>Da sich die Technologie weiterentwickelt, k\u00f6nnen wir erwarten, dass RAG eine immer zentralere Rolle bei der Entwicklung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/prompt-engineering-certification-warum-und-wie-wird-man-experte-fuer-generative-ki\">generativen KI-Systemen<\/a> spielen wird.<\/p><p>RAG ist ein gutes Beispiel daf\u00fcr, wie die Synergie zwischen verschiedenen Zweigen der KI zu bedeutenden Fortschritten f\u00fchren kann, die versprechen, die Grenzen dessen, was KI erreichen kann, weiter zu verschieben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ced5d19 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ced5d19\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link 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(Retrieval, das keine Originalantwort generiert) und Inhaltsgenerierung (die nur auf Trainingsdaten basiert).\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wie funktioniert RAG?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Der RAG-Prozess kann in zwei Hauptphasen unterteilt werden: das Abrufen (wenn das Modell eine Anfrage erh\u00e4lt, durchsucht es einen vordefinierten Satz von Dokumenten oder Daten nach den relevantesten Informationen) und das Erzeugen (sobald die relevanten Informationen abgerufen wurden, verwendet das Modell sie zusammen mit seinem eigenen internen Wissen, um eine Antwort oder einen Inhalt zu erzeugen).\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was sind die Herausforderungen und Grenzen von RAG?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Trotz seiner vielen Vorteile ist das RAG nicht ohne Herausforderungen. 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