{"id":25019,"date":"2025-08-20T10:59:51","date_gmt":"2025-08-20T09:59:51","guid":{"rendered":"https:\/\/nowtec.solutions\/?p=25019"},"modified":"2025-09-08T09:27:51","modified_gmt":"2025-09-08T08:27:51","slug":"rag-und-fine-tuning-verstehen-zwei-starke-wege-wie-organisationen-ki-modelle-trainieren-koennen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nowtec.solutions\/de\/blog\/rag-und-fine-tuning-verstehen-zwei-starke-wege-wie-organisationen-ki-modelle-trainieren-koennen\/","title":{"rendered":"RAG und Fine-Tuning verstehen: Zwei leistungsf\u00e4hige Optionen, wie Organisationen KI-Modelle trainieren k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz entwickelt sich rasant weiter. F\u00fcr Organisationen stellt sich immer h\u00e4ufiger die Frage, wie sich diese Technologien zielf\u00fchrend einsetzen lassen. Bei nowtec solutions beobachten wir diese Entwicklung nicht nur, wir gestalten sie aktiv mit und bringen massgeschneiderte LLM-L\u00f6sungen mit maximalem Datenschutzniveau bei unseren Kunden zum Einsatz. Im Folgenden stellen wir Ihnen zwei besonders relevante Ans\u00e4tze vor: Retrieval-Augmented Generation<\/strong> (RAG)<\/strong> und das sogenannte Model<\/strong> Fine-Tuning<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?<\/h3>\n\n\n\n

RAG ist ein zukunftsweisender Ansatz, mit dem Firmen die KI gezielt mit organisationseigenem Wissen anreichern. Konkret bedeutet das: Die KI wird mit allen relevanten Informationen aus Ihren PDFs, Intranet-Seiten, Word-Dokumenten, Notizen oder auch aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen verbunden.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Wie funktioniert RAG?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Embeddings:<\/strong> Ihre Dokumente werden durch moderne LLM-Modelle (beispielsweise Ollama, OpenAI) in hochdimensionale Vektoren umgewandelt (\u201eembedded\u201c).<\/li>\n\n\n\n
  • Vektorspeicherung:<\/strong> Diese Vektoren werden in einer speziellen Datenbank gespeichert, so entsteht eine durchsuchbare Wissensbibliothek.<\/li>\n\n\n\n
  • Dynamische Abfrage:<\/strong> 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 Ihr Unternehmenswissen abgestimmt ist.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Wesentliche Vorteile von RAG:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Schneller Einsatz: <\/strong>Kein aufwendiges oder langwieriges Training des Modells notwendig.<\/li>\n\n\n\n
    • Mehrfachnutzung: <\/strong>Die eingebetteten Daten sind vielseitig einsetzbar \u2013 f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle und Nutzergruppen.<\/li>\n\n\n\n
    • Hohe Transparenz:<\/strong> Es ist nachvollziehbar, aus welchen Dokumenten sich eine Antwort zusammensetzt.<\/li>\n\n\n\n
    • Effizienz:<\/strong> Der Rechenaufwand ist im Vergleich zum Fine-Tuning signifikant geringer.<\/li>\n\n\n\n
    • Das Sprachmodell bleibt unver\u00e4ndert:<\/strong> Sowohl im lokalen Einsatz wie auch in der Cloud bleibt Ihr LLM-Modell selbst unber\u00fchrt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Was bedeutet Fine-Tuning?<\/h3>\n\n\n\n

      Fine-Tuning geht dar\u00fcber hinaus, indem das eigentliche Sprachmodell gezielt weitertrainiert wird, abgestimmt auf Ihre unternehmensspezifischen Bed\u00fcrfnisse und Daten.<\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n\n\n\n

      Wie funktioniert Fine-Tuning?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Ausgangspunkt:<\/strong> In der Regel nutzen Organisationen ein vortrainiertes Open-Source-Modell (zum Beispiel Llama 3, h\u00e4ufig \u00fcber Hugging Face bereitgestellt).<\/li>\n\n\n\n
      • Training mit Ihren Daten:<\/strong> Das Modell wird nun auf Basis Ihres speziellen Datenbestandes weitertrainiert, beispielsweise mit internen Dokumentationen oder Fallstudien.<\/li>\n\n\n\n
      • Individuelles LLM:<\/strong> Das Ergebnis ist ein f\u00fcr Ihr Unternehmen massgeschneidertes Modell, das Fachfragen auf Basis beider Wissensbest\u00e4nde \u2013 original und spezifisch \u2013 beantworten kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Vorteile:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Hohe Spezialisierung: <\/strong>Optimal f\u00fcr sehr spezialisierte Fachbereiche wie Medizin, Recht, Forschung oder technische Dom\u00e4nen.<\/li>\n\n\n\n
        • Expertenwissen:<\/strong> Sinnvoll, wenn das Modell Expertenwissen und Ihre internen Prozesse abbilden soll.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Herausforderungen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            \n
          • Hoher Aufwand:<\/strong> Erfordert viel Rechenleistung (GPU), aufw\u00e4ndige Datenvorbereitung und kontinuierliche Qualit\u00e4tskontrollprozesse.<\/li>\n\n\n\n
          • Komplexe Aktualisierung:<\/strong> Jede neue Datenversion muss durch aufw\u00e4ndiges Training ins Modell integriert werden.<\/li>\n\n\n\n
          • Fachexpertise erforderlich:<\/strong> Ohne fundierte Kenntnisse in KI und im jeweiligen Fachbereich ist eine wirkliche Qualit\u00e4tskontrolle kaum m\u00f6glich.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            Unsere Empfehlung<\/h3>\n\n\n\n

            Basierend auf unseren Erfahrungen empfehlen wir bei nowtec solutions in den allermeisten F\u00e4llen den Einsatz von RAG, da dieser Ansatz schnellen Fortschritt erm\u00f6glicht, Aktualisierungen unkompliziert durchf\u00fchrbar macht und gr\u00f6sstm\u00f6gliche Transparenz bietet, ohne die Komplexit\u00e4t oder die hohen Kosten von Fine-Tuning. Fine-Tuning nutzen wir gezielt dort, wo eine starke Spezialisierung gefordert ist.<\/p>\n\n\n\n

            RAG vs. Fine-Tuning in der Praxis<\/h3>\n\n\n\n

            In unserem Video erl\u00e4utert unser Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer Andreas Freim\u00fcller beide Ans\u00e4tze und zeigt anhand ausgew\u00e4hlter Beispiele auf, wie wir sie bei nowtec solutions im Alltag erfolgreich einsetzen.<\/p>\n\n\n\n

            \n