Die Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant weiter. Für Organisationen stellt sich immer häufiger die Frage, wie sich diese Technologien effektiv und gewinnbringend einsetzen lassen. Bei nowtec solutions sind wir nicht nur Beobachter dieser Entwicklung, wir gestalten aktiv mit und bringen die neuesten Lösungen im Bereich der Large Language Models (LLM) bei unseren Kunden zum Einsatz. Im Folgenden stellen wir Ihnen zwei besonders relevante Ansätze vor: Retrieval-Augmented Generation (RAG) und das sogenannte Fine-Tuning.
Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG ist ein zukunftsweisender Ansatz, mit dem Firmen die KI gezielt mit organisationseigenem Wissen anreichern. Konkret bedeutet das: Das LLM wird mit allen relevanten Informationen aus Ihren PDFs, Intranet-Seiten, Word-Dokumenten, Notizen oder auch aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen verbunden.
Wie funktioniert RAG?
- Embeddings: Ihre Dokumente werden durch moderne LLM-Modelle (beispielsweise Ollama, OpenAI) in hochdimensionale Vektoren umgewandelt („embedded“).
- Vektorspeicherung: Diese Vektoren werden in einer speziellen Datenbank gespeichert, so entsteht eine durchsuchbare Wissensbibliothek.
- Dynamische Abfrage: Wenn jemand aus Ihrem Team eine Frage an das System stellt, sucht die KI im Vektorraum nach passenden Inhalten, gibt diese an das Sprachmodell weiter und generiert eine Antwort, die damit auf Ihrer Organisationswissen abgestimmt ist.
Wesentliche Vorteile von RAG:
- Schneller Einsatz: Kein aufwendiges oder langwieriges Training des Modells notwendig.
- Mehrfachnutzung: Die eingebetteten Daten sind vielseitig einsetzbar – für verschiedene Anwendungsfälle und Nutzergruppen.
- Hohe Transparenz: Es ist nachvollziehbar, aus welchen Dokumenten sich eine Antwort zusammensetzt.
- Effizienz: Der Rechenaufwand ist im Vergleich zum Fine-Tuning signifikant geringer.
- Das Sprachmodell bleibt unverändert: Sowohl im lokalen Einsatz wie auch in der Cloud bleibt Ihr LLM-Modell selbst unberührt.
Was bedeutet Fine-Tuning?
Fine-Tuning geht darüber hinaus, indem das eigentliche Sprachmodell gezielt weitertrainiert wird, abgestimmt auf Ihre organisationsspezifischen Bedürfnisse und Daten.
Wie funktioniert Fine-Tuning?
- Ausgangspunkt: In der Regel verwenden Organisationen ein vortrainiertes Open-Source-Modell, zum Beispiel Llama 3, das häufig über Hugging Face bereitgestellt wird.
- Training mit Ihren Daten: Das Modell wird nun auf Basis Ihres speziellen Datenbestandes weitertrainiert, beispielsweise mit internen Dokumentationen oder Fallstudien.
- Individuelles LLM: Das Ergebnis ist ein für Ihre Organisation maßgeschneidertes Modell, das Fachfragen auf Basis beider Wissensbestände, original und spezifisch, beantworten kann.
Vorteile:
- Hohe Spezialisierung: Optimal für sehr spezialisierte Fachbereiche wie Medizin, Recht, Forschung oder technische Domänen.
- Expertenwissen: Sinnvoll, wenn das Modell Expertenwissen und Ihre internen Prozesse abbilden soll.
Herausforderungen:
- Hoher Aufwand: Erfordert viel Rechenleistung (GPU), aufwändige Datenvorbereitung und kontinuierliche Qualitätskontrollprozesse.
- Komplexe Aktualisierung: Jede neue Datenversion muss durch aufwändiges Training ins Modell integriert werden.
- Fachexpertise erforderlich: Ohne fundierte Kenntnisse in KI und im jeweiligen Fachbereich ist eine wirkliche Qualitätskontrolle kaum möglich.
Unsere Empfehlung
Basierend auf unseren Erfahrungen empfehlen wir bei nowtec solutions in den allermeisten Fällen den Einsatz von RAG, da dieser Ansatz schnellen Fortschritt ermöglicht, Aktualisierungen unkompliziert durchführbar macht und grösstmögliche Transparenz bietet, ohne die Komplexität oder die hohen Kosten von Fine-Tuning. Fine-Tuning nutzen wir gezielt dort, wo eine starke Spezialisierung gefordert ist.
RAG vs. Fine-Tuning in der Praxis
In unserem Video erläutert unser Geschäftsführer Andreas Fremüller beide Ansätze und zeigt anhand ausgewählter Beispiele auf, wie wir sie bei nowtec solutions im Alltag erfolgreich einsetzen.
Sollten Sie RAG, Fine-Tuning oder eine Kombination daraus in Betracht ziehen, oder möchten Sie eine speziell auf Ihre Organisation zugeschnittene LLM-Strategie umsetzen? Dann nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf. Das Team von nowtec solutions freut sich darauf, gemeinsam mit Ihnen die optimale KI-Strategie für Ihren nachhaltigen Geschäftserfolg zu entwickeln.
