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RAG-Bot für kontinuierliches LLM-Training

Optimieren eines KI-Modells

Zuletzt aktualisiert: 25. März 2025, 15:03 Uhr

Bei der Nutzung von KI muss immer berücksichtigt werden, dass sie zwar viel, aber nicht alles weiß. Die Kenntnisse sind auf den Inhalt ihres Trainings beschränkt. Es fehlt der KI also an spezifischen Kenntnissen und insbesondere an geschützten oder den sich ständig ändernden Informationen über Ihre Marke, Services usw. Deshalb muss die KI kontinuierlich mittels LLM-Training unter Verwendung der jeweils aktuellen Daten optimiert werden. Insbesondere bei großen oder dynamischen Datenmengen ist diese Modelloptimierung wenig praktikabel, weil die KI falsche oder veraltete Informationen nicht verlernen kann. Wenn also kein Training möglich ist, müssen die KI-Daten ergänzt werden. Zu diesem Zweck werden dem LLM mit einer Art „Spickzettel“ diejenigen Kenntnisse vermittelt, über welche die KI nicht verfügt.  

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Funktionsweise von RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) kann die KI „spicken“, indem sie auf LLM-Trainingsdaten zugreift, mit denen sie noch nicht trainiert wurde. RAG kombiniert die drei zentralen Elemente Retrieval (Abruf), Augmentation (Ergänzung) und Generierung.

1. Retrieval (Abruf)*: Stellen Sie sich einen großen Stapel von Spickzetteln vor, die spezifische, von der KI ggf. benötigte Daten enthalten. Wenn Fragen auftreten, werden die jeweils relevanten Informationen schnell vom betreffenden Modul abgerufen, ohne die einzelnen Spickzettel mit hohem Zeitaufwand „durchzublättern“. 

2. Augmentation (Ergänzung): Wenn relevante KI-Trainingsdaten abgerufen werden, können sie nicht einfach an die KI übergeben werden. Die Ergänzungskomponente ordnet die Daten und bereitet sie auf. Eine Analogie ist die Unterstützung, die ein Souschef für den Chefkoch leistet. Nach dieser Aufbereitung können die abgerufenen Daten genutzt werden.

3. Generierung: Schließlich verwendet die KI die strukturierten Daten, um eine Antwort zu generieren. Sie nutzt die abgerufenen Daten, um Fragen präzise und effizient zu beantworten.

Die besondere Leistungsfähigkeit von RAG besteht in der Wirksamkeit des LLM-Trainings. RAG beschleunigt die KI-Übersetzung und die KI-Contenterstellung und spart zudem Rechenressourcen. Erreicht wird dies, indem nur die Daten abgerufen werden, die zum Optimieren der KI benötigt werden. Anstelle einer direkten Suche werden Vektoren (mathematische Repräsentationen von Daten) verwendet, um Ähnlichkeiten zu ermitteln. RAG kann die Kosten also durch Beschleunigung der Übersetzung und Einsparung von Maschinenstunden erheblich senken.  

Der Vorteil der Mehrsprachigkeit beim LLM-Training

Ein weiterer wichtiger Aspekt von RAG ist die Überwindung sprachlicher Barrieren. Wörter können in mehreren Sprachen die gleiche Bedeutung haben. RAG verwendet Vektoren – und überwindet mit ihnen Sprachbarrieren –, um diese Bedeutungsunterschiede zu verstehen. Vektoren sind mathematische Entitäten, die den Sinngehalt von Wörtern und Ausdrücken verschlüsseln. Mit ihrer Hilfe kann KI Daten in verschiedenen Sprachen verarbeiten, ohne Übersetzungen zu benötigen.  

KI-Modelle konvertieren Wörter im Rahmen des LLM-Trainings nicht direkt in mathematische Entitäten. Stattdessen zerlegen sie Wörter in Teilwörter oder Token, ähnlich wie ein Wörterbuch die Silben als Aussprachehilfe angibt. Diese Aufschlüsselung erlaubt es der KI, sprachübergreifend gemeinsame Wurzeln oder Komponenten zu erkennen, um zu einem universelleren Verständnis zu gelangen.  

Einige KI-Modelle werden von vornherein sprachübergreifend trainiert, um sie besser auf mehrsprachige Aufgaben vorzubereiten. Diese Modelle können Wörter zerlegen, subtile Zusammenhänge verstehen und schließlich verschiedene Sprachen auf einer grundlegenden Ebene zusammenführen. Modelle dieser Art eignen sich insbesondere für den sprachübergreifenden Datenabruf.  

Praktische Anwendungen und Vorteile für das LLM-Training

RAG-gestützte Chatbots wie RAG-Bot nutzen die sprachübergreifende Einsetzbarkeit von Vektormodellen und sind außergewöhnlich leistungsfähig. Dank dieser Technologie kann RAG-Bot Daten in einer Hauptsprache speichern und trotzdem auf Prompts in mehreren anderen Sprachen antworten. Die Antworten sind konsistent, akkurat und kontextgerecht. Dank der Leistungsfähigkeit von RAG-Bot müssen Unternehmen nicht mehr für jede benötigte Sprache separate Datenmengen pflegen. Das verdichtet die Arbeitsabläufe und steigert die Effizienz.

Darüber hinaus kann RAG-Bot an den Bedarf und die KI-Datenservices jedes Unternehmens angepasst werden. Es ist also die ideale Lösung für Unternehmen, die ihre Kundeninteraktion verbessern möchten. Durch die Implementierung von RAG-Bot können Organisationen in verschiedenen Sprachen und Regionen für konsistente und hochwertige Benutzererfahrungen sorgen. Mit dieser Herangehensweise lassen sich nicht nur Kundenanfragen schnell beantworten, vielmehr wird zugleich die globale Reichweite der Marke gestärkt.

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RAG transformiert das LLM-Training, indem KI-Modelle beim dynamischen Zugriff auf und der Nutzung von Daten unterstützt werden. RAG überbrückt die Sprachbarriere und lässt KI-Modelle über verschiedene Datenmengen hinweg effizient funktionieren. Für Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen möchten, stellt RAG-Bot eine weitreichend konfigurierbare Lösung dar. Möchten Sie erfahren, wie unsere Tools für KI-Übersetzung mehrsprachige Interaktionen innovativ verbessern und Abläufe optimieren können? Melden Sie sich bei uns.

VERFASST VON

Christopher Chapman

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