RAG und Wissensgraphen – Einfach erklärt

Netresearch hat ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt mit der HTWK Leipzig gestartet, um einen KI-gestützten Tutor zu entwickeln. Damit möchten wir aktiv auf den Fachkräftemangel reagieren und dem rapiden Bedarf an kontinuierlicher Weiterbildung in Unternehmen begegnen.

Diese Zusammenarbeit bringt es mit sich, dass verschiedene Konzepte rund um AI diskutiert werden. Damit das Ganze nicht nur als "akademische Übung" stattfindet, sondern sich auch alle Mitarbeiter sowie Kunden als potenzielle Nutzer einbringen können, ist es notwendig, diese Konzepte möglichst leicht verständlich zu erklären.

Unser Ziel ist es, diese Themen so aufzubereiten, dass sie nicht nur für unsere internen Teams, sondern auch für unsere Kunden leicht nachvollziehbar sind.

In diesem Beitrag widmen wir uns zwei zentralen Konzepten: Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Wissensgraphen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Mehr als nur ein schlaues Sprachmodell

Stell Dir vor, Du hättest einen Bibliothekar, der nicht nur alles im Kopf hat, sondern auch blitzschnell in den Regalen nachschlägt, wenn er mal eine zusätzliche Info braucht. Genau so funktioniert RAG: Es kombiniert ein generatives KI-Modell, das auf internem Wissen basiert, mit einem gezielten Abruf externer Informationen.

Zuerst sucht das System – quasi wie unser Bibliothekar – in verschiedensten Datenquellen nach relevanten Fakten. Dieser „Nachschlage-Modus“ sorgt dafür, dass immer aktuelle und präzise Informationen einfließen. Anschließend werden diese externen Daten zusammen mit dem internen Wissen des KI-Modells verarbeitet, sodass Dir eine fundierte und umfassende Antwort präsentiert wird.

Der Clou dabei: Du profitierst von einer Lösung, die den Spagat schafft zwischen bewährtem, internem Wissen und ständig aktualisierten Fakten aus der Außenwelt. Gerade in einem dynamischen Geschäftsumfeld ist es Gold wert, wenn Deine Tools immer auf dem neuesten Stand sind. Mit RAG erhältst Du also nicht nur theoretisches Wissen, sondern einen echten, praxisnahen Mehrwert.

Wissensgraphen – Strukturierte Daten als Schlüssel zum Erfolg

Stell Dir vor, Du hättest einen cleveren „Readers Digest“ – nicht etwa ein Buch, sondern eine kompakte Zusammenfassung aller wichtigen Fakten und Zusammenhänge in Deinem Unternehmen. Genau das machen Wissensgraphen: Sie ordnen und verknüpfen Informationen in einer strukturierten, maschinenlesbaren Form.

Anstatt Dich durch unzählige Dokumente und Daten zu wühlen, liefert Dir der Wissensgraph auf einen Blick, was zusammengehört und wie einzelne Informationen miteinander in Beziehung stehen. Das ist besonders nützlich, wenn Du komplexe Prozesse oder vielfältige Datenquellen managen musst – er macht den Überblick kinderleicht.

Praktisch umgesetzt werden Wissensgraphen oft als „Tripel“ gespeichert: Subjekt, Prädikat und Objekt. Das mag auf den ersten Blick technisch klingen, aber stell Dir vor, es ist wie ein präzise aufgebautes Mindmap, in dem jede Verbindung klar definiert ist. Ob als RDF oder als Property Graph in Datenbanken wie Neo4j – die Idee bleibt gleich: Du hast immer die richtigen Informationen parat und kannst blitzschnell auf Veränderungen reagieren.

RAG & Wissensgraph

Während RAG Dir dabei hilft, aktuelles Wissen dynamisch zu ergänzen, liefert Dir der Wissensgraph die strukturierte Basis, auf der all diese Informationen verlässlich aufgebaut sind. So bist Du bestens gerüstet, um nicht nur den Überblick zu behalten, sondern auch proaktiv Entscheidungen zu treffen – und das in einem Tempo, das Deinem modernen Geschäftsalltag gerecht wird.

Praktische Anwendungsfälle

In der Praxis kann die Kombination von RAG und Wissensgraphen echte Game-Changer liefern. Stell Dir vor, Du hättest einen digitalen Assistenten, der nicht nur auf Dein vorhandenes Wissen zurückgreift, sondern zusätzlich in Echtzeit relevante Informationen heraussucht – und das alles strukturiert und übersichtlich aufbereitet. Hier ein paar Beispiele, wie das konkret in Deinem Unternehmen aussehen kann:

• Kundenservice auf dem nächsten Level:
  Dein Support-Team bekommt einen virtuellen Kollegen, der sofort präzise Antworten liefert. Durch die dynamische Aktualisierung von Daten aus dem Wissensgraphen und den intelligenten Abrufmechanismen von RAG sind Antworten nicht nur korrekt, sondern auch immer auf dem neuesten Stand – ideal, um Kundenanfragen blitzschnell und individuell zu beantworten.

• Effizientes Wissensmanagement:
  Verabschiede Dich vom ständigen Suchen in unübersichtlichen Dokumenten und Datenbanken. Mit einem strukturierten Wissensgraphen hast Du alle relevanten Informationen auf einen Blick. Kombiniert mit RAG wird dieses Wissen bei Bedarf dynamisch ergänzt, sodass Deine Mitarbeiter stets Zugriff auf aktuelles und fundiertes Know-how haben – perfekt, um interne Prozesse zu optimieren.

• Innovative Produktentwicklung:
  Nutze die Synergien, um Trends, Kundenfeedback und technische Entwicklungen miteinander zu verknüpfen. Durch den direkten Zugriff auf strukturiertes und aktuelles Wissen kannst Du schneller auf Veränderungen im Markt reagieren und Deine Produktstrategie flexibel anpassen.

• Fundierte Entscheidungsfindung:
  Als Geschäftsführer weißt Du, wie wichtig präzise Daten für strategische Entscheidungen sind. Mit einem System, das bewährtes internes Wissen und externe, aktuelle Fakten zusammenführt, triffst Du Entscheidungen auf Basis von Daten, die nicht nur umfangreich, sondern auch aktuell und strukturiert sind.

Diese Beispiele zeigen: Wenn RAG und Wissensgraphen Hand in Hand gehen, profitierst Du von einer Lösung, die den Spagat schafft zwischen traditionellem, internem Wissen und dem dynamischen Zugriff auf externe Daten. Das macht Deine Prozesse effizienter und Deine Entscheidungen fundierter – und das in einem Tempo, das Deinem modernen Geschäftsalltag gerecht wird.

Alternativen zu RAG und Wissensgraphen – Mehr als nur ein Weg

1. Memory-Augmented Networks:
   Diese Modelle erweitern generative Systeme mit einem externen, dynamisch aktualisierbaren Speicher. So bleiben Deine Antworten flexibel und stets auf dem neuesten Stand, weil der Speicher regelmäßig mit aktuellen, unternehmensspezifischen Daten versorgt wird.

2. In-Context Learning mit firmenspezifischen Beispielen:
   Hierbei werden relevante, aktuelle Informationen direkt als Kontext in die Eingabe (den Prompt) eingebunden. Dadurch kann das Modell besser auf Deine speziellen Anforderungen eingehen, ohne ausschließlich auf sein vortrainiertes, allgemeines Wissen angewiesen zu sein.

3. Vektordatenbanken als Ergänzung zu KI-Modellen:
   Durch die Speicherung von firmenspezifischen Daten in Vektordatenbanken kannst Du semantisch ähnliche Informationen schnell abrufen. Diese Technik ermöglicht es, gezielt und dynamisch auf unternehmensspezifische Inhalte zuzugreifen, was besonders dann von Vorteil ist, wenn sich Deine Datenbasis ständig ändert.

4. Graph Neural Networks (GNNs) für strukturierte Daten:
   GNNs nutzen die Beziehungen zwischen Datenpunkten und können so komplexe Zusammenhänge in Deinen firmenspezifischen Daten abbilden. Dies ist ideal, wenn Du Netzwerke und Interaktionen innerhalb Deines Unternehmens modellieren und analysieren möchtest.

Diese Ansätze bieten die Möglichkeit, dynamische und stets aktuelle firmenspezifische Informationen in Deine KI-Anwendungen zu integrieren – und das weit über das hinaus, was ein reines Closed-Book-Modell leisten kann. So stellst Du sicher, dass Deine Lösungen immer optimal auf die Bedürfnisse Deines Unternehmens abgestimmt sind.

Deine Perspektive ist gefragt!

Wie schätzt Du den Mehrwert dieser Ansätze für Dein Unternehmen ein? Hast Du bereits Erfahrungen mit solchen Technologien gesammelt oder stehst Du noch am Anfang?

Lass uns in den Kommentaren darüber diskutieren, welche Herausforderungen und Chancen sich für Dich ergeben – und welche AI-Konzepte Du in Zukunft noch gerne näher beleuchtet sehen möchtest. Ich freue mich auf Deine Rückmeldungen und einen regen Austausch!