Ein praktischer Leitfaden zur Implementierung von RAG

Seien wir ehrlich, frisch aus der Box sind Large Language Models (LLMs) brillant, aber ahnungslos, was Ihr Unternehmen betrifft. Sie kennen weder Ihre Produkte noch Ihre Richtlinien oder die häufigen Probleme Ihrer Kunden. Wenn sie versuchen, Support-Fragen zu beantworten, raten sie oft nur. Das kann zu vagen Antworten führen oder, noch schlimmer, zu "Halluzinationen", bei denen die KI einfach Dinge erfindet.

Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel. Stellen Sie sich RAG wie eine Bibliothekskarte für Ihre KI vor, die Zugang zu Ihrer firmeneigenen Sammlung, Ihrem gesamten internen Wissen, erhält, damit sie die richtige Antwort nachschlagen kann, bevor sie spricht.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die realen Schritte einer RAG-Implementierung, von der Anbindung Ihrer Datenquellen bis zur Generierung genauer, hilfreicher Antworten. Wir werden die technischen Konzepte in einfache Sprache zerlegen und Ihnen zeigen, wie Sie häufige Fallen umgehen können, egal ob Sie es selbst aufbauen oder eine Plattform nutzen, um es schneller zu erledigen.

Was Sie für eine erfolgreiche RAG-Implementierung benötigen

Bevor Sie loslegen, ist es hilfreich, die Hauptbestandteile eines RAG-Systems zu kennen. Selbst wenn Sie eine Plattform wie eesel AI verwenden, die all dies für Sie erledigt, macht das Verständnis der beweglichen Teile deutlich, was hinter den Kulissen passiert.

• Wissensquellen: Das ist alles, was Ihr Unternehmen weiß. Wir sprechen von Hilfeartikel, vergangenen Support-Tickets, internen Wikis wie Confluence oder Notion, Google Docs und sogar Produktinformationen aus Ihrem Shopify Store.

• Ein Einbettungsmodell: Denken Sie daran wie an einen Übersetzer. Es verwandelt all Ihr textbasiertes Wissen in ein spezielles numerisches Format (sogenannte Vektoren). Dadurch kann ein Computer den Sinn und Kontext Ihrer Dokumente erfassen, nicht nur die Schlüsselwörter.

• Eine Vektordatenbank: Dies ist eine spezielle Art von Datenbank, die entwickelt wurde, um diese numerischen Vektoren zu speichern und zu durchsuchen. Sie ermöglicht es dem System, das perfekte Informationsstück zu finden, um eine Frage im Handumdrehen zu beantworten.

• Ein Large Language Model (LLM): Dies ist der Teil des Systems, der das "Sprechen" übernimmt. Es nimmt die Frage des Benutzers und die von der Vektordatenbank gefundenen Informationen und erstellt eine natürliche, menschenähnliche Antwort.

• Eine Orchestrierungsschicht: Dies ist der Verkehrspolizist, der alles lenkt. Sie verwaltet den gesamten Prozess vom Moment, in dem eine Frage eingeht, bis zur Suche nach der richtigen Information, dem Senden an das LLM und der Lieferung der endgültigen Antwort an den Benutzer.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur RAG-Implementierung

Eine RAG-System zusammenzustellen folgt einer ziemlich logischen Abfolge. So funktioniert es, mit einem Blick auf die Kopfschmerzen, es selbst zu tun, im Vergleich dazu, wie eine spezialisierte Plattform Ihr Leben erleichtern kann.

Schritt 1: Bereiten Sie Ihre Wissensquellen vor und verbinden Sie sie

Zuerst müssen Sie alle Informationen sammeln, aus denen Ihre KI lernen soll. Das bedeutet, dass Sie sie auf all Ihre verschiedenen Wissensorte hinweisen müssen.

Der Prozess:

Sie müssen Daten von überall her abrufen. Zum Beispiel müssen Sie möglicherweise Ihre Zendesk oder Freshdesk API für alte Tickets verbinden, Ihr öffentliches Hilfezentrum scrapen und Verbindungen für interne Dokumente in Confluence oder Google Docs einrichten. Sie benötigen auch eine Möglichkeit, diese Daten synchron zu halten, sonst gibt die KI alte Nachrichten aus.

Die Herausforderung:

Hier kann es schnell chaotisch werden. Jede Datenquelle hat ihre eigene API und ihr eigenes Format, was bedeutet, dass Sie für jede einzelne benutzerdefinierten Code schreiben müssen, nur um die Informationen herauszuziehen und zu bereinigen. Eine Datenpipeline zu erstellen, die alles zuverlässig synchron hält, ist kein Wochenendprojekt; es kann leicht einen Ingenieur für Wochen oder Monate binden.

Der Vorteil von eesel AI:

Hier können Sie diese Zeitspanne von Monaten auf Minuten verkürzen. eesel AI bietet über 100 One-Click-Integrationen. Anstatt einen Ingenieur benutzerdefinierte Konnektoren erstellen zu lassen, loggen Sie sich einfach in Ihre Konten ein. Es zieht automatisch Ihre vergangenen Tickets, Hilfeartikel und Wikis ein und lernt daraus, wodurch ein zentrales Gehirn entsteht, das immer auf dem neuesten Stand ist. Sie können tatsächlich einen intelligenten AI-Agenten in wenigen Minuten zum Laufen bringen.

Schritt 2: Teilen und einbetten Sie Ihre Daten

Sobald Sie alle Ihre Daten haben, können Sie sie nicht einfach auf das LLM werfen. Sie müssen sie in kleinere, logische Stücke (oder "Chunks") aufteilen und dann durch das Einbettungsmodell laufen lassen, um sie in Vektoren zu verwandeln.

Der Prozess:

Sie müssen sich für eine Chunking-Strategie entscheiden. Teilen Sie Ihre Dokumente nach Absatz? Nach einer bestimmten Anzahl von Wörtern? Oder eine komplexere Methode? Nachdem Sie alles aufgeteilt haben, geben Sie den Text in ein Einbettungsmodell ein und speichern die Vektoren, die es ausspuckt, in Ihrer Vektordatenbank.

Die Herausforderung:

Wie gut Sie Ihre Daten aufteilen, hat einen großen Einfluss auf Ihre Ergebnisse. Wenn Sie es schlecht machen, könnte die KI Schnipsel ziehen, denen der wesentliche Kontext fehlt oder die einfach irrelevant sind. Den gesamten Einbettungsprozess zu verwalten und die Vektordatenbank am Laufen zu halten, erfordert auch einige spezielle technische Fähigkeiten.

Der Vorteil von eesel AI:

eesel AI kümmert sich um all das für Sie. Es teilt Ihre Dokumente intelligent auf, indem es eine Methode verwendet, die bereits für Kundensupport und internes Wissen optimiert wurde, und stellt sicher, dass die KI die nützlichsten Informationen findet, um eine vollständige und genaue Antwort zu geben.

Schritt 3: Richten Sie den Abrufprozess ein

Dies ist der "Abruf"-Teil von RAG. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, verwandelt das System seine Frage in einen Vektor und durchsucht die Datenbank nach den Textstücken mit den ähnlichsten Vektoren. Dies sind die relevantesten Informationsstücke.

Der Prozess:

Sie müssen eine Suchfunktion erstellen, die die Frage eines Benutzers aufnehmen, einbetten und dann eine Ähnlichkeitssuche in Ihrer Vektordatenbank durchführen kann. Diese Funktion sollte dann die wenigen relevantesten Dokumente abrufen, um sie als Kontext für die Antwort zu verwenden.

Die Herausforderung:

Das Abrufsystem genau richtig einzustellen, ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Sie könnten das falsche Handbuch oder ein veraltetes Ticket abrufen, wenn Sie nicht vorsichtig sind. Es erfordert oft viel Versuch und Irrtum und vielleicht sogar einige Datenwissenschaftskenntnisse, um die Suchgenauigkeit auf das erforderliche Niveau zu bringen.

Der Vorteil von eesel AI:

Das Abrufsystem in eesel AI ist bereits für Support und IT-Service-Management gebaut und optimiert. Es ist darauf ausgelegt, die hilfreichsten Informationen zu finden und zu priorisieren, sodass Sie keine manuelle Feinabstimmung vornehmen müssen.

Schritt 4: Konfigurieren Sie die Generierung und den Workflow

Jetzt, da Sie den richtigen Kontext haben, besteht der letzte Schritt darin, ihn zusammen mit der ursprünglichen Frage an das LLM zu übergeben, um die endgültige Antwort zu generieren. Hier bringen Sie der KI bei, wie sie sich verhalten soll und was sie tun darf.

Der Prozess:

Hier verwenden Sie Prompt-Engineering, im Grunde genommen das Schreiben von Anweisungen für das LLM. Sie sagen ihm, welchen Tonfall es verwenden soll, befehlen ihm, sich an die bereitgestellten Informationen zu halten, und erstellen Regeln dafür, wann es aufgeben und an einen Menschen eskalieren soll. Möglicherweise möchten Sie auch einen Workflow erstellen, der es der KI ermöglicht, Dinge zu tun, wie z. B. ein Ticket zu markieren oder den Bestellstatus nachzuschlagen.

Die Herausforderung:

Gute Prompts zu schreiben und eine flexible Workflow-Engine zu erstellen, ist schwierig. Es ist schwer, die Persönlichkeit der KI richtig hinzubekommen, während die notwendigen Leitplanken gesetzt werden. Und wenn Sie möchten, dass sie benutzerdefinierte Aktionen ausführt, bedeutet das normalerweise viel mehr Entwicklungsarbeit. Die meisten integrierten Helpdesk-KIs geben Ihnen hier sehr wenig Kontrolle und zwingen Sie in ihre Art, die Dinge zu tun.

Der Vorteil von eesel AI:

eesel AI bietet Ihnen eine vollständig anpassbare Workflow-Engine mit einem leistungsstarken Prompt-Editor. Sie können die Persönlichkeit Ihrer KI definieren, sehr spezifische Automatisierungsregeln festlegen und benutzerdefinierte Aktionen einrichten, die mit anderen Systemen interagieren oder Ticketdetails aktualisieren können, alles ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Profi-Tipp: Mit einem Tool wie eesel AI müssen Sie nicht das ganze Meer kochen. Beginnen Sie damit, Antworten zu automatisieren für ein oder zwei einfache, häufige Tickettypen. Sobald Sie sehen, dass es funktioniert und sich wohlfühlen, können Sie langsam erweitern, was die KI übernimmt. Es ist eine viel reibungslosere Art, es einzuführen.

Schritt 5: Testen und mit Vertrauen bereitstellen

Sie würden nicht wollen, dass ein ungeschulter Mitarbeiter mit Ihren Kunden spricht, und das Gleiche gilt für eine KI. Sie müssen sicherstellen, dass sie tatsächlich funktioniert, bevor Sie sie live schalten.

Der Prozess:

Wenn Sie dies selbst aufbauen, benötigen Sie eine separate Testumgebung. Sie müssten eine Reihe von Testfragen zusammenstellen, um zu sehen, wie die KI abschneidet, was ein langsamer, manueller Prozess sein kann. Und es gibt keinen wirklichen Weg zu wissen, ob Ihre Tests all die seltsamen und wunderbaren Arten abdecken, wie Ihre Kunden um Hilfe bitten.

Die Herausforderung:

Wie wissen Sie, ob Ihre Testfälle gut sind? Es ist wirklich schwer vorherzusagen, wie viel Zeit und Geld die KI Ihnen tatsächlich sparen wird, bevor Sie den Schalter umlegen.

Der Vorteil von eesel AI:

eesel AI hat eine clevere Funktion dafür: seinen Simulationsmodus. Damit können Sie Ihre KI-Einrichtung an Tausenden Ihrer realen vergangenen Support-Tickets in einer sicheren Umgebung testen. Sie können genau sehen, wie sie auf jedes einzelne reagiert hätte, eine solide Prognose Ihrer Ablenkungsrate erhalten und ihr Verhalten anpassen, bevor ein einziger Kunde mit ihr spricht. Es nimmt das Rätselraten und Risiko aus der Gleichung.

Häufige Fallstricke bei der RAG-Implementierung (und wie man sie vermeidet)

Ein RAG-System kann eine große Hilfe sein, aber es gibt einige häufige Probleme, die Sie stolpern lassen können. Hier ist, worauf Sie achten sollten.

• Müll rein, Müll raus: Ihre KI ist nur so schlau wie die Informationen, die Sie ihr geben. Wenn Ihre Hilfedokumente falsch, veraltet oder einfach verwirrend sind, wird die KI schlechte Antworten geben.

• Wie man es vermeidet: Machen Sie es sich zur Gewohnheit, Ihre Wissensdatenbank zu überprüfen und zu bereinigen. Einige Tools können sogar dabei helfen. Zum Beispiel kann eesel AI automatisch neue Wissensdatenbankartikel entwerfen, basierend darauf, wie menschliche Agenten Tickets erfolgreich gelöst haben, und Ihnen helfen, die Lücken mit bewährten Lösungen zu füllen.

• Veraltete Informationen: Die Dinge ändern sich schnell. Wenn Ihr RAG-System nicht ständig mit Ihren neuesten Dokumenten synchronisiert wird, wird es anfangen, alte Informationen auszugeben und Verwirrung zu stiften.

• Wie man es vermeidet: Stellen Sie sicher, dass Ihre Datensynchronisation automatisiert ist. Plattformen wie eesel AI sind dafür gebaut; sie halten das Wissen der KI ständig frisch, ohne dass Sie einen Finger rühren müssen.

• Sicherheits- und Datenschutzübersehen: Sie füttern das System mit den privaten Daten Ihres Unternehmens. Sie müssen absolut sicher sein, wie diese Daten gespeichert werden, wer sie sehen kann und dass sie nicht verwendet werden, um das KI-Modell eines anderen Unternehmens zu trainieren.

• Wie man es vermeidet: Wählen Sie eine Lösung, die Sicherheit ernst nimmt. eesel AI garantiert, dass Ihre Daten niemals verwendet werden, um allgemeine Modelle zu trainieren, bietet EU-Datenresidenz und arbeitet mit SOC 2 Typ II-zertifizierten Partnern.

• Achten Sie auf überraschende Kosten: Eine DIY-RAG-Implementierung kann mit einigen erschreckenden Rechnungen einhergehen. Sie müssen für LLM-API-Aufrufe, das Hosting der Vektordatenbank und die gesamte Rechenleistung bezahlen, die für den Betrieb des Systems erforderlich ist. Diese Kosten können unerwartet in die Höhe schnellen, insbesondere wenn Sie mit einem Anbieter arbeiten, der Ihnen jedes Mal Gebühren berechnet, wenn die KI ein Ticket erfolgreich löst.

• Wie man es vermeidet: Wählen Sie eine Plattform mit klaren, vorhersehbaren Preisen. Die Pläne von eesel AI basieren auf einer festen monatlichen Gebühr für ein bestimmtes Volumen an KI-Interaktionen. Es gibt keine Gebühren pro Lösung, sodass Sie immer genau wissen, was Sie bezahlen werden.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau von RAG

Die Implementierung muss kein monatelanges Projekt sein

Das ist also der Fahrplan, um ein RAG-System zum Laufen zu bringen. Es ist eine Technologie, die einen generischen Chatbot in einen Experten Assistenten verwandeln kann, der Ihr Geschäft tatsächlich versteht. Während es selbst zu bauen möglich ist, ist es ein großes Projekt, das spezialisierte Fähigkeiten in Datenengineering, maschinellem Lernen und Sicherheit erfordert.

Aber Sie brauchen kein ganzes KI-Team, um alle Vorteile zu nutzen. Plattformen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, all diese Komplexität für Sie zu bewältigen. Sie bieten eine einfache, selbstbedienbare Möglichkeit, in Minuten und nicht in Monaten live zu gehen. Indem sie sich um alles von Datenverbindungen und Chunking bis hin zu Tests und Workflows kümmern, lässt eesel Sie sich auf das konzentrieren, was Sie am besten können: großartigen Support zu leisten.

Starten Sie Ihre RAG-Implementierung in Minuten

Bereit zu sehen, was ein RAG-gestützter AI-Agent für Ihr Unternehmen tun kann?

1. Verbinden Sie Ihr Wissen: Melden Sie sich für eesel AI an und verbinden Sie Ihr Helpdesk und Ihre Wissensquellen in nur wenigen Klicks.

2. Simulieren Sie die Leistung: Führen Sie eine Simulation Ihrer vergangenen Tickets durch, um genau zu sehen, wie viele Anfragen Sie automatisieren können.

3. Gehen Sie live: Starten Sie Ihren AI-Agenten und beginnen Sie noch heute, Zeit zu sparen und Kunden glücklicher zu machen.