Knowledge Bases

Die Knowledge Bases in Safe AI Plus speichern die Informationen, die die KI zur Generierung von Antworten verwendet. Sie können mehrere Knowledge Bases in jedem Workspace erstellen.

Jede Knowledge Base kann mehrere Dokumente und URLs enthalten. Durch Auswahl der Knowledge Base im Chat verwendet die KI die darin gespeicherten Informationen zur Generierung von Antworten. Der Prozess des Abrufens der Informationen aus der Knowledge Base wird als RAG (Retrieval-Augmented Generation) bezeichnet.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-augmented Generation (RAG) ist ein KI-Framework, das die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Einbindung von Wissensquellen erweitert, die im Training der KI nicht enthalten sind. Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, genauere, aktuellere und kontextuell relevantere Antworten zu generieren, indem die Stärken traditioneller Informationsabrufsysteme mit der Leistungsfähigkeit generativer KI kombiniert werden.

Funktionsweise

Der RAG-Prozess umfasst typischerweise vier Hauptphasen:

1. Indexierung: Daten werden vorbereitet und in Vektoren umgewandelt, die dann in einer Vektordatenbank für effiziente Abfragen gespeichert werden.
2. Retrieval: Wenn eine Anfrage empfangen wird, werden relevante Dokumente oder Informationen aus den indizierten Daten abgerufen.
3. Augmentation: Die abgerufenen Informationen werden in die Anfrage, die an das LLM gesendet wird, integriert, was zusätzliche Kontext liefert.
4. Generation: Das LLM generiert eine Antwort basierend auf seinem vorgebildeten Wissen und dem erweiterten Kontext.

Einsatzbereiche von RAG

• Verbesserte Genauigkeit und Relevanz RAG reduziert die Wahrscheinlichkeit von KI-Halluzinationen, indem Antworten auf zusätzlich gegebenen Fakten basieren. Dies führt zu genaueren und kontextuell angemessenen Antworten.
• Up-to-date Informationen
  Sofern eine Online-Suche integriert ist, bietet RAG damit die Möglichkeit auf die aktuellste Informationen zuzugreifen und damit neuere Informationen, die beim Training des LLM nicht verfügbar waren, z.B. aktuelle News, aktuelle Preise, etc. zu verwenden.
• Domain-specific Knowledge RAG ermöglicht es KI-Systemen, spezialisierte oder proprietäre Daten zu verwenden, was sie effektiv für branchenspezifische Anwendungen macht.

Praxisorientierte Einsatzbeispiele

• Kundenunterstützung: Chatbots und virtuelle Assistenten mit aktuellen Produktinformationen und Anleitungen zur Fehlerbehebung.
• Interne Dokumentation: Automatisierte Erstellung von Antworten auf häufig gestellte Fragen (FAQ) und automatische Generierung von Antworten auf interne Fragen.