Retrieval-Augmented Generation: Ein persönlicher Assistent, der wirklich hilft
In der Welt der Künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) gewinnt das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) zunehmend an Bedeutung. Diese innovative Methode kombiniert die Informationsbeschaffung mit den Möglichkeiten generativer KI-Modelle wie dem auf Transformer-Technologie basierenden ChatGPT-Modell. So entsteht ein System, das als persönlicher Assistent agiert – ganz ohne den Aufwand, ein umfangreiches Sprachmodell selbst trainieren zu müssen.
Obwohl sich die Entwicklung noch in einem frhen Stadium befindet, zeigt Co-Pilot bereits vielversprechende Fähigkeiten. Vom Abrufen von Echtzeit-Aktienkursen über die Zusammenfassung von Gesprächen zwischen Managern und Kunden, bis hin zur Beantwortung komplexer Portfoliofragen, der Analyse von Markttrends und dem Vorschlagen relevanter Recherchen zu Märkten und Produkten: Co-Pilot bietet Vermögensverwaltern ein leistungsfähiges Werkzeug, um schnell auf tiefgreifende Informationen aus dem Web zuzugreifen und fundierte Entscheidungen mit Selbstvertrauen zu treffen.
Entschlüsselung der Retrieval-Augmented Generation aka RAG)?
Retrieval-Augmented Generation vereint zwei zentrale KI-Ansätze: sogenannte Retrieval-Modelle und generative Modelle. Retrieval-Modelle durchsuchen Datenbestände nach relevanten Informationen, während generative Modelle darin glänzen, neuen, kontextbezogenen Inhalt zu erzeugen. RAG kombiniert diese Fähigkeiten und schafft so eine synergetische Dynamik, bei der sich beide Technologien gegenseitig verstärken.
Der Retrieval-Mechanismus dient als umfangreiche Wissensdatenbank, die das generative Modell mit relevanten Informationen versorgt. Dieses nutzt die gewonnenen Inhalte, um präzise und kontextuell angereicherte Antworten oder Texte zu generieren.
Ein eigenes Large Language Model (LLM) von Grund auf zu entwickeln, ist eine anspruchsvolle und ressourcenintensive Aufgabe. RAG bietet hier eine leistungsfähige Alternative, die es ermöglicht, das Potenzial bereits bestehender Sprachmodelle zu nutzen – ohne den Aufwand eines kompletten Neuaufbaus.
Für das Data-Science-Team bei Etops bedeutet dies, modernste KI-Funktionalitäten in unsere Produktwelt zu integrieren. Durch die Nutzung etablierter Sprachmodelle ermöglichen wir unseren Kunden den Zugriff auf einen riesigen Wissenspool – und stellen sicher, dass alle generierten Inhalte sowohl präzise als auch kontextuell relevant sind.
Die Weiterentwicklung KI-gestützter Unterstützung bei Etops
RAG stellt einen großen Fortschritt in der KI-Entwicklung dar. Es ermöglicht fortschrittliche Unterstützung bei minimalem Trainingsaufwand, indem es Datenbeschaffung mit Inhaltserstellung kombiniert und so die Nutzererfahrung verbessert. Da die Datenmenge wächst und klare Kommunikation immer wichtiger wird, ist ein Tool wie RAG ein wertvoller digitaler Begleiter – sowohl für Unternehmen als auch für Einzelpersonen. Etops ist entschlossen, mit Co-Pilot ein Tool zu schaffen, das die Bedürfnisse unserer Kunden bestmöglich erfüllt und unterstützt. Wir entwickeln Etops Co-Pilot täglich weiter und freuen uns auf Ihr Feedback, um es stetig zu verbessern. Eines Tages wird Co-Pilot ebenso selbstverständlich sein wie ein Webbrowser – und einen besseren Weg bieten, Daten zu verstehen, zu entdecken und zu durchstöbern.
Dieser Blog wurde verfasst von Henry Valeyre, Robert Klöpsch & Markus Kessler.