2024 wird dank etwas, das so genannt wird, ein revolutionäres Jahr für die Technologie der künstlichen Intelligenz „Abruf der erweiterten Generation“für freunde RAG. Um zu verstehen, was das bedeutet, denken Sie an Modelle wie ChatGPT, die wir für ihre Dialogfähigkeiten kennen. RAG bringt diese Programme auf ein höheres Niveau und ermöglicht es ihnen, Informationen aus externen Quellen zu „beziehen“, fast so, als könnten sie eine Enzyklopädie oder Datenbank in Echtzeit konsultieren, um präzisere und detailliertere Antworten zu liefern.
Was bedeutet das? Das heißt, wenn wir mit diesen Systemen sprechen, erhalten wir nicht nur Antworten auf der Grundlage ihres „digitalen Gehirns“, sondern auch genaue und aktuelle Informationen aus der ganzen Welt. Und es wird eine weitere Revolution in der Branche mit sich bringen. Rag Retrieval erweiterte Generation, meine Herren. Merken Sie sich den Namen.
Die Auswirkungen von RAG auf Unternehmen und Menschen
Die Einführung von RAG hat tiefgreifende Auswirkungen sowohl für Unternehmen als auch für Verbraucher. Für Unternehmenbedeutet, dass Sie in der Lage sind, fortschrittliche Sprachmodelle mit Ihren eigenen Datenbanken und Ihrem spezifischen Wissen zu integrieren, was zu beispielloser Effizienz und Effektivität bei Kundeninteraktionen und Prozessautomatisierung führt. Für VerbraucherDank Chatbots und virtuellen Assistenten, die in der Lage sind, relevante und aktuelle Informationen in Echtzeit bereitzustellen, führt dies zu umfassenderen und personalisierteren digitalen Erlebnissen.
Im Jahr 2024 werden drei grundlegende „Standardträger“ entstehen:
1. Codelose Systeme
KI-Systeme, die keine Programmierkenntnisse erfordern und RAG verwenden, werden boomen. Verbraucherversionen von ChatGPT dürften im Jahr 2024 zu den gefragtesten Versionen gehören. Diese Systeme werden es auch Menschen ohne technische Kenntnisse ermöglichen, komplexe generative KI-Funktionen aufzubauen, indem sie Eintrittsbarrieren abbauen und den Zugang zu fortschrittlicher KI-Technologie demokratisieren.
2. API-RAG
RAG-APIs, wie sie beispielsweise von angeboten werden OpenAIbieten Unternehmen die Möglichkeit, generative und ausgefeilte KI-Chatbot-Funktionen unter Verwendung benutzer- oder websitespezifischer Daten zu erstellen. Dies wird die Entwicklung von KI-Anwendungen erheblich vereinfachen und diese Projekte einem noch breiteren Publikum zugänglich machen.
3. RAG-Workflows
Cloud-Plattformen wie Salesforce und Zoho integrieren bereits Workflows auf Basis von RAG-APIs und erleichtern so den Zugriff auf Daten auf Kontoebene und die Erstellung neuer, hocheffizienter Workflows. Dies eröffnet neue Möglichkeiten zur dynamischen Generierung von KI-Inhalten in einer Vielzahl von Anwendungen, von der Generierung von PDF-Dokumenten bis hin zur Personalisierung von Benutzererlebnissen.
Praktische Anwendungsbeispiele
1. Persönlicher Kundensupport
Stellen wir uns eine Versicherungsgesellschaft vor, die einen RAG-basierten Chatbot implementiert. Ein Kunde kann sich über die Deckung seiner Police bei Schäden durch Naturereignisse erkundigen. Der Chatbot, der RAG nutzt, versteht nicht nur die Frage, sondern greift auch auf die richtlinienspezifischen Informationen des Kunden und aktuelle Daten zu Naturereignissen in seiner Region zurück und liefert so eine personalisierte und detaillierte Antwort.
2. Echtzeit-Entscheidungsunterstützung für Unternehmen
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das schnelle, datengesteuerte Marketingentscheidungen treffen muss. Ein RAG-System kann riesige Mengen an Verkaufsdaten, Kundenfeedback und Markttrends in Echtzeit analysieren, Empfehlungen auf der Grundlage der neuesten und relevantesten Daten liefern und Managern dabei helfen, fundierte und zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
3. Personalisierter Einzelunterricht
Eine RAG-basierte Bildungsanwendung könnte Studierenden eine personalisierte Lernhilfe bieten. Beispielsweise könnte ein Geschichtsstudent nach Einzelheiten zu den Ursachen des Ersten Weltkriegs fragen. Das RAG-System kann auf aktuelle und genaue historische Quellen zurückgreifen, um eine detaillierte Erklärung bereitzustellen, die durch historische Daten und Expertenanalysen ergänzt wird, und diese dem Schüler in der für ihn am besten geeigneten Sprache zu präsentieren.
4. Gesundheitsfürsorge und medizinische Beratung
Im Gesundheitswesen kann RAG zur individuellen medizinischen Beratung eingesetzt werden. Ein Benutzer könnte seine Symptome einer Anwendung beschreiben, die mithilfe von RAG medizinische Datenbanken und klinische Studien konsultiert, um mögliche Diagnosen zu stellen oder Ratschläge zu geben, wann ein Arztbesuch erforderlich ist, wobei die Krankengeschichte des Benutzers und die neuesten medizinischen Forschungsergebnisse berücksichtigt werden. Schluss mit der qualvollen improvisierten Suche auf medizinischen Websites.
5. Planung von Reisen und Reiserouten mit Management unerwarteter Ereignisse
Ein Online-Reisebüro könnte RAG nutzen, um seinen Kunden personalisierte Reisepläne anzubieten. Basierend auf Kundenpräferenzen, aktuellen Wetterbedingungen und lokalen Ereignissen könnte das RAG-System Ziele, Aktivitäten und Reiseempfehlungen vorschlagen, die genau den Erwartungen und Interessen des Kunden entsprechen. Sogar der Versuch, die Bühne „on the fly“ zu wechseln, um sich an plötzliche Änderungen des Budgets oder der Situation anzupassen.
6. Erweiterte Finanzanalyse und Berichterstattung
In der Finanzbranche können mit RAG individuelle Analysen und Berichte erstellt werden. Ein Anleger könnte eine Analyse der aktuellen Börsentrends verlangen. Mit RAG könnte das System auf Echtzeit-Marktdaten, Finanzberichte und Expertenanalysen zurückgreifen, um einen aktuellen und detaillierten Überblick zu bieten und dem Anleger dabei zu helfen, fundierte Anlageentscheidungen zu treffen (und irgendwie die Entwicklung der Märkte vorherzusagen). .
7. Automatisierung von Geschäftsabläufen
RAG kann auch zur Automatisierung und Optimierung von Geschäftsabläufen eingesetzt werden. Als? Beispielsweise könnte in einem produzierenden Unternehmen ein RAG-System Lieferkettendaten in Echtzeit überwachen, potenzielle Probleme vorhersagen und Korrekturmaßnahmen vorschlagen und so die Produktion optimieren und Ausfallzeiten reduzieren.
Meine sind nur einige der Beispiele, die veranschaulichen, wie Retrieval Augmented Generation verschiedene Sektoren verändern kann, indem es personalisierte Lösungen, genaue Informationen und Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten bietet.
Zusammengefasst: 2024 wird das Jahr der RAG
Die Begeisterung für fortgeschrittene Sprachmodelle war im Jahr 2023 groß, aber wir sahen nur Generalproben. 2024 verspricht das Jahr zu werden, in dem praktische Anwendungen und Endbenutzernutzen exponentiell zunehmen werden. RAG wird nicht nur die Art und Weise verändern, wie wir mit KI interagieren, sondern auch neue Horizonte an Möglichkeiten eröffnen, sowohl im geschäftlichen als auch im privaten Bereich.
Das Versprechen von RAG besteht darin, die KI in Neuland zu führen, wo nicht nur die Fähigkeit zur intelligenten Textgenerierung von entscheidender Bedeutung ist, sondern auch die Fähigkeit, auf der Grundlage eines sich ständig weiterentwickelnden Datenuniversums zu informieren und sich anzupassen. 2024 wird als das Jahr in Erinnerung bleiben, in dem künstliche Intelligenz wirklich begann, die Welt um uns herum zu verstehen.
