Der Aufstieg der Generativen AI
Generative AI tritt in den Vordergrund und verspricht, Industrien umzugestalten und Arbeitsabläufe zu revolutionieren. Große Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAI GPT-4, das ChatGPT antreibt, Microsoft Azure OpenAI, Anthropic Claude, Mistral oder Google Gemini haben Benutzer mit ihrer Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, beeindruckt und sie zu wertvollen Werkzeugen für verschiedene Aufgaben gemacht. Allerdings stießen Unternehmen bei der Integration generativer AI in ihre Abläufe auf einige erhebliche Herausforderungen.
Die Einschränkungen traditioneller Generativer AI
Während generative AI-Tools wie ChatGPT das Generieren von Text basierend auf erlernten Sprachmustern beherrschten, standen sie im unternehmerischen Kontext vor zwei kritischen Einschränkungen:
- „Halluzination“: Ohne Zugang zu externen Datenquellen produzierten generative AI-Tools oft ungenaue oder irreführende Informationen, was das Vertrauen in ihre Ergebnisse beeinträchtigte.
- Datenzeitachse: Die Verwendung fester Trainingsdaten durch LLMs machte sie unbrauchbar für Aufgaben, die aktuelle Echtzeit- oder domänenspezifische Informationen erfordern.
Diese Herausforderungen erschweren die Implementierung von generativer AI in wissensreiche Arbeitsabläufe, in denen Genauigkeit und Zuverlässigkeit am wichtigsten sind.
Der folgende Screenshot veranschaulicht, wie RAG die Herausforderung der „Halluzination“ in generativen AI-Systemen angeht. Diese Methode ermöglicht es, auf externe Daten zuzugreifen, um genaue und verlässliche Ergebnisse zu erzielen.