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PROFESSIONAL SERVICES / KI-BERATUNG

RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION BERATUNG

Wir sind Ihr Implementierungspartner für Retrieval-Augmented Generation (RAG) Lösungen.

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Erhalten Sie eine Demo unserer RAG-Lösungen
 
Retrieval-Augmented Generation

Kunden, die unseren Dienstleistungen vertrauen

Bei Valprovia haben wir das Privileg, Unternehmen – von kleinen und mittelständischen Betrieben bis hin zu großen Konzernen – mit unseren Produkten und Beratungsdiensten in den Bereichen Azure OpenAI, Microsoft Copilot, Microsoft 365 und Dynamics 365 bei ihren Herausforderungen zu unterstützen.
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Möchten Sie das Potenzial Ihrer Daten mit RAG voll ausschöpfen?

Wir verfügen über langjährige Erfahrung darin, unseren Kunden zu helfen, ihre Daten zu strukturieren und zu organisieren. Dieses Know-how, kombiniert mit unseren Werkzeugen und unserer Erfahrung in maßgeschneiderten Suchlösungen, ermöglicht es uns, unternehmensspezifische Retrieval-Augmented Generation (RAG) Lösungen effektiv zu konfigurieren.

Unsere AI Readiness Platform steht im Mittelpunkt unserer Dienstleistungen und wurde entwickelt, um den Erfolg von RAG-Implementierungen zu maximieren. Die Plattform stellt sicher, dass Ihre Organisation vollständig auf die Nutzung von RAG-Technologie vorbereitet ist. Sie hilft dabei, die Datenintegration, das Datenmanagement und die allgemeine KI-Bereitschaft zu verbessern.

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Vorteile von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Lösungen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglicht es Unternehmen, ihre eigenen Daten durch chat-basierte AI Lösungen zu nutzen. Durch die Integration von RAG-Technologie können Unternehmen ihre internen Dokumente, Datenbanken, E-Mails und andere relevante Informationen in ein leistungsstarkes, interaktives Chat-Erlebnis verwandeln.
  • Erhöhte Zugänglichkeit: Stellen Sie Mitarbeitern und Kunden über eine benutzerfreundliche Chat-Oberfläche Zugriff auf Informationen ihrer eignen Datenquellen zur Verfügung.
  • Verbesserte Effizienz: Optimieren Sie Arbeitsabläufe, indem Sie Benutzern ermöglichen, schnell relevante Daten abzurufen und mit ihnen zu interagieren - und das ohne komplexe Abfragen oder Navigation zu beherrschen.
  • Bessere Entscheidungsfindung: Ermöglichen Sie fundierte Entscheidungen, indem Sie in Echtzeit inhaltlich genaue Antworten aus aktuellen Informationen bieten.
  • Erhöhte Engagement: Steigern Sie das Nutzerengagement durch personalisierte, datengestützte Interaktionen, die Vertrauen und Zufriedenheit fördern.
  • Erweiterte Anwendungsfälle: Integriert eine Vielzahl externer Informationen, wodurch die KI in der Lage ist, unterschiedliche Eingaben und Anwendungen zu bearbeiten.
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Fast zwei Drittel der CEOs halten es für vernünftig, in neue KI-Technologien zu investieren, auch wenn es keinen klaren Geschäftszweck gibt.

62%

der CEOs sind der Meinung, dass es ein größeres Risiko darstellt, zu langsam vorzugehen, als sich zügig zu bewegen.

[Source: AND Digital]

Chatten Sie mit Ihren eigenen Dokumenten

Stellen Sie sich vor, Sie könnten auf die Inhalte Ihrer Dokumente über einen Chat zugreifen. Heutzutage nutzen fast alle Unternehmen Microsoft SharePoint, und der Großteil ihrer Dokumente wird dort gespeichert. Für viele Organisationen ist SharePoint eine Blackbox, wenn es darum geht die richtigen Dokumente zu suchen. Mit unserem RAG-Ansatz können Sie Ihre Dokumente in SharePoint viel schneller und effizienter finden. Was KI nicht ersetzen kann, ist Innovation. Mit unserem RAG-Ansatz können Ihre Nutzer an Innovationen arbeiten, die durch Dokumenteninhalte unterstützt werden, und so Ihre Wettbewerbsfähigkeit sicherstellen.
 
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Valprovia RAG (Retrieval Augmented Generation) Solution
Aufbereitung Ihrer Daten
Wir sind darauf spezialisiert, Ihre Daten vorzubereiten und RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) zu konfigurieren, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Interpretation von Fragen
Eine Kombination aus Freitext- und Stichwortsuche erlaubt ein genaueres Verständnis Ihrer Frage. 
Informations- Beschaffung
Die nahtlose Integration umfangreicher Datenquellen ermöglicht es Ihnen, komplexe Fragen zu Ihren eigenen Informationen zu beantworten.
Generierung von Antworten
Die KI kombiniert die Frage und die abgerufenen Daten als erweiterten Kontext, um eine inhaltlich relevante Antwort zu erstellen.

Beginnen Sie Ihre Microsoft Copilot & AI Readiness Bewertung

𝗜𝘀𝘁 𝗶𝗵𝗿𝗲 𝗢𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗯𝗲𝗿𝗲𝗶𝘁 𝗳ü𝗿 𝗞𝗜? Finden Sie es mit unserem KI-Bereitschafts-Score heraus! Eine Bewertung in 5 Schlüsselbereichen für maßgeschneiderte Einblicke. Beginnen Sie jetzt Ihre KI-Reise!

Wir stellen vor: Unser KI-Bereitschafts-Score – ein hochmodernes Analysetool, das entwickelt wurde, um die Bereitschaft Ihrer Organisation zur Implementierung von KI zu bewerten.

Beginnen Sie Ihre Bewertung
 
AI Readiness Score

Productivity Case Study

Discover some industry secrets
  • Why are Project Timelines so long
  • How was security resolved
  • How was revenue increased
  • How did we move along the Maturity Matrix
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Implementierung Ihrer RAG-Lösung mit Valprovia

1.

Datenvorbereitung

Unsere Experten unterstützen Sie dabei, den Status Ihrer Daten zu ermitteln. Wir können Ihnen weitere Werkzeuge anbieten, um diesen Prozess in Zukunft zu automatisieren.

Gemeinsam erstellen wir ein Inventar Ihrer Daten, machen diese im Hinblick auf den relevanten Inhalt einfacher zugänglich (Chunking) und transformieren die Texte für die Nutzung durch KI (Embedding).

2.

Optimierung der Suche

Wir passen die Suchschnittstelle an Ihre Bedürfnisse an.

Unsere RAG-Lösung kombiniert Keyword-Suche und Freitextfragen, um genauere Ergebnisse aus Ihren Daten zu liefern. Wir optimieren die Suchoptionen, um bestmöglich zu Ihren Daten und einem passenden Ergebnis zu kommen.

3.

Fine-tuning des LLMs

Dieser Schritt zielt auf die berüchtigten "Halluzinationen" von großen Sprachmodellen ab.

Gemeinsam mit unseren Kunden haben wir Best Practices identifiziert, um die Suche, die Fragegenerierung und die Datenabfrage zu verfeinern. Dieser Schritt ist ausschlaggebend für die Benutzerfreundlichkeit und den Nutzen einer RAG Lösung im Tagesgeschäft Ihres Teams. 

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Wir sind Ihr Implementierungspartner für RAG-Lösungen

Bei Valprovia bieten wir umfassende RAG-Beratung und Implementierungsdienste an, um Ihnen zu helfen, das volle Potenzial Ihrer Daten zu nutzen. Ob kleines Unternehmen oder großer Konzern, unsere Expertise stellt sicher, dass wir Lösungen maßgeschneidert auf Ihre individuellen Bedürfnisse anpassen können.

Wenn Sie daran interessiert sind, Retrieval-Augmented Generation-Projekte zu erkunden oder Ihre aktuellen KI-Fähigkeiten zu verbessern, laden wir Sie ein, sich mit uns in Verbindung zu setzen. Unser Team steht bereit, um Ihnen personalisierte Beratungen, Demos und strategische Anleitungen zu bieten, die Ihnen helfen, Ihre Ziele zu erreichen.

Kontaktieren Sie uns noch heute, um Ihre RAG-Reise zu beginnen!

Wir sind ein KI-Entwicklungsunternehmen aus Deutschland.

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Herunterladen: Microsoft Copilot & AI Readiness Checkliste

Sind Sie bereit, die Kraft der KI in Ihrem Unternehmen zu nutzen? Seien Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus mit unserer 𝗞𝗢𝗦𝗧𝗘𝗡𝗟𝗢𝗦𝗘𝗡 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁 𝗖𝗼𝗽𝗶𝗹𝗼𝘁 𝘂𝗻𝗱 𝗞𝗜-𝗕𝗲𝗿𝗲𝗶𝘁𝘀𝗰𝗵𝗮𝗳𝘁𝘀-𝗖𝗵𝗲𝗰𝗸𝗹𝗶𝘀𝘁𝗲!

Da die KI weiterhin die Geschäftswelt transformiert, ist es entscheidend zu verstehen, wie gut Ihr Unternehmen auf die Einführung und Integration dieser hochmodernen Technologien vorbereitet ist. Unsere Checkliste bietet Ihnen die nötigen Einblicke, um Ihre aktuellen Fähigkeiten und Ihre Bereitschaft zur KI-Implementierung zu bewerten.

Checkliste herunterladen
 
AI Readiness Checklist Valprovia
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Häufig gestellte Fragen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert große Sprachmodelle (LLMs), indem es sie mit externen Wissensdatenbanken integriert. Dadurch können LLMs auf aktuelle Informationen zugreifen, was die Genauigkeit und Relevanz ihrer Antworten verbessert.

RAG ruft relevante Daten aus externen Quellen ab, bevor es Antworten generiert, und verbessert so den Inhalt, ohne das Modell neu zu trainieren. Es kombiniert generative und Abrufmechanismen, um zuverlässige, maßgeschneiderte Antworten zu liefern, das Vertrauen der Benutzer aufrechtzuerhalten und die allgemeine KI-Erfahrung zu verbessern.

RAG verbessert die Leistung von Sprachmodellen, indem es Informationsabruf mit Textgenerierung kombiniert. Zuerst wird in einer großen Datenbank nach relevanten Daten gesucht, die dann zur Generierung genauerer und kontextuell relevanter Antworten verwendet werden. Dieser duale Ansatz erhöht die Fähigkeit des Modells, präzise und informative Antworten zu liefern, indem er auf das bestehende Wissen des Unternehmens zurückgreift.

Die Hauptkomponenten eines RAG-Modells sind der Retriever und der Generator. Der Retriever durchsucht eine große Datenbank, um basierend auf der Eingabeanfrage relevante Informationen zu finden. Der Generator verwendet dann diese abgerufenen Informationen, um eine detaillierte und kontextuell genaue Antwort zu erstellen. Diese Kombination gewährleistet hochwertige Antworten durch die Nutzung umfangreicher Wissensquellen.

Bei Valprovia legen wir großen Wert auf die Suchkomponente, die die Frage für den Retriever vorbereitet und Schlüsselwort- und Freitextsuche kombiniert, um genauere Ergebnisse zu erzielen.

Der Abrufmechanismus in RAG funktioniert, indem er eine große Datenbank (Vektordatenbank, SharePoint, SQL-Datenbank) durchsucht, um basierend auf der Eingabeanfrage relevante Informationen zu finden. Er verwendet Algorithmen, um Schlüsselwörter und den Kontext der Anfrage mit den in der Datenbank gespeicherten Daten abzugleichen. Die relevantesten Informationen werden dann an den Generator weitergegeben, der sie zur Erstellung einer präzisen und kontextuell genauen Antwort nutzt.

Der Abrufprozess in RAG kann verschiedene Datenquellen nutzen, einschließlich interner Unternehmensdatenbanken, Dokumente, Websites, SharePoint und externer Wissensdatenbanken. Diese Quellen können strukturierte Daten, wie Datenbanken und Tabellenkalkulationen, sowie unstrukturierte Daten, wie Textdokumente, E-Mails und Webseiten, enthalten. Diese Flexibilität ermöglicht es RAG, auf eine breite Palette von Informationen zuzugreifen, um genaue und relevante Antworten zu generieren.

RAG hat praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter der Kundensupport, wo es genaue Antworten auf Anfragen liefern kann, und das Gesundheitswesen, wo es bei der Diagnose von Zuständen durch das Abrufen relevanter medizinischer Informationen helfen kann. Im Finanzwesen kann RAG detaillierte Berichte durch die Analyse großer Datensätze erstellen, und im Bildungswesen kann es personalisierte Nachhilfe bieten, indem es auf umfangreiche Bildungsressourcen zugreift. Diese Anwendungen zeigen die Vielseitigkeit und Effektivität von RAG bei der Verbesserung des Informationsabrufs und der Antwortgenerierung.

RAG geht mit veralteten oder falschen Informationen um, indem es regelmäßige Updates und ausgeklügelte Filteralgorithmen nutzt. Es priorisiert neuere und zuverlässigere Quellen während des Abrufprozesses und reduziert so die Wahrscheinlichkeit der Verwendung veralteter Daten. Zusätzlich kann das System darauf trainiert werden, Informationen zu erkennen und zu verwerfen, die nicht den Qualitätsstandards entsprechen, um sicherzustellen, dass die generierten Antworten genau und relevant sind.

RAG kann in bestehende KI-Systeme integriert werden, indem die Komponenten Retriever und Generator mit den Datenquellen und APIs des Systems verbunden werden. Der Retriever sucht nach relevanten Informationen aus diesen Quellen, während der Generator diese Daten zur Erstellung genauer Antworten verwendet. Die Integration beinhaltet die Anpassung des RAG-Modells an die spezifischen Bedürfnisse und Arbeitsabläufe des KI-Systems, um eine nahtlose Interaktion und verbesserte Leistung zu gewährleisten. Regelmäßige Updates und Wartung sind erforderlich, um das RAG-System innerhalb der bestehenden KI-Infrastruktur effektiv zu halten.

Zukünftige Perspektiven für die RAG-Technologie umfassen verbesserte Abrufalgorithmen für bessere Genauigkeit und Relevanz sowie eine verbesserte Integration mit verschiedenen Datenquellen und KI-Systemen. Fortschritte werden in den Bereichen Echtzeit-Datenverarbeitung, Reduzierung der Latenz und Erhöhung der Geschwindigkeit der Antwortgenerierung erwartet. Darüber hinaus wird die RAG-Technologie voraussichtlich eine verbesserte Handhabung unstrukturierter Daten und ausgefeiltere Methoden zur Filterung veralteter oder falscher Informationen erleben.

Valprovia bietet umfassende Unterstützung bei der Entwicklung einer RAG-Lösung durch unser Fachwissen und unsere Ressourcen. Wir bieten:

  1. AI Readiness Platform: Unsere Plattform stellt sicher, dass Ihre Organisation bereit ist, die RAG-Technologie zu nutzen und die Datenintegration und -verwaltung zu verbessern.
  2. Erfahrung und Werkzeuge: Mit jahrelanger Erfahrung und fortschrittlichen Werkzeugen helfen wir Ihnen, Ihre Daten effektiv zu strukturieren und zu organisieren.
  3. Iterativer Ansatz: Wir verwenden einen iterativen Entwicklungsprozess und wiederverwendbare Komponenten, um die Projektlaufzeiten zu verkürzen und schnellere Ergebnisse zu liefern.
  4. Maßgeschneiderte Lösungen: Unser Team spezialisiert sich auf die Erstellung maßgeschneiderter RAG-Lösungen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse und Geschäftsanwendungsfälle zugeschnitten sind.
  5. End-to-End-Unterstützung: Von der Erstberatung und PoC-Entwicklung bis hin zur vollständigen Implementierung und laufenden Unterstützung, wir begleiten Sie bei jedem Schritt, um den Erfolg sicherzustellen.
Partnern Sie mit Valprovia, um das Potenzial von RAG-Systemen zu nutzen und die Datenverwaltung und KI-Integration Ihres Unternehmens zu verbessern.

Wir verfolgen einen iterativen Ansatz, und bei uns beginnen Sie nicht von Grund auf. Wir bringen unsere wiederverwendbaren Komponenten mit, die die Projektzeit verkürzen. Sie können eine Proof of Concept (PoC)-Phase von etwa 1-2 Monaten und die Ergebnisse der ersten Veröffentlichung typischerweise innerhalb von 2-4 Monaten erwarten.