Was hilft gegen Halluzinationen und Datenleak?

Ein zentrales Problem bei der Verwendung von Cloud-basierten Tools wie ChatGPT ist die Möglichkeit von LLM-Halluzinationen. Diese treten häufig auf, wenn solche Tools nach spezifischen privaten oder Unternehmens-Informationen gefragt werden.

Da Cloud-basierte Tools in der Regel mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert werden (aber eben nicht mit unternehmensinternen Dokumenten oder branchenspezifischen Details) können sie bei verschiedenen Anfragen ungenaue Ergebnisse liefern oder gar selbst Antworten erfinden.

Retrieval Augmented Generation (RAG) bietet hier eine Lösung, indem es KI-Halluzinationen minimiert und die Datensicherheit erhöht. Diese Systeme erweitern die Fähigkeiten großer Sprachmodelle durch die Nutzung von im Unternehmen vorhandenen Informationen und kundenspezifischen Daten um präzise, korrekte und kontextbezogene Antworten zu generieren.

Option 1: Entwicklung eines eigenen RAG-Systems

Sofern Sie das Know-How und die Ressourcen haben, können Sie ein RAG-System selbst „bauen“. Es gibt mehrere Open-Source-Projekte, die für die Einrichtung des Frontends und Backends genutzt werden können.

Um ein RAG-Modell intern zu entwickeln, sind folgende vier Schritte erforderlich:

1. Erstellen des Frontends: Die grafische Benutzeroberfläche, über die Benutzer mit dem LLM interagieren, Dokumente hochladen und mehr.
2. Erstellen des Backends: Ein System, das die Anfragen der Benutzer versteht und verarbeitet.
3. Einrichten des LLM: Das Herzstück des RAG-Systems, das für die Datenverarbeitung zuständig ist.
4. Einrichten des Servers und der Hardware-Ressourcen: Die Infrastruktur, auf der das LLM betrieben wird.

Wenn Sie mehr über die einzelnen Schritte und Fähigkeiten beim Aufbau eines eigenen RAG-Systems erfahren möchten, besuchen Sie den ausführlichen Artikel auf https://valueminer.eu/de/build-versus-buy-low-code-retrieval-augmented-generation-rag

Option 2: Kauf eines low-code RAG Systems

Low-Code RAG-Lösungen von einem professionellen KI-Anbieter bieten einige Vorteile. Es ist eine schnelle Implementierung ohne eigene Entwicklungsressourcen möglich und gleichzeitig werden technische Projektrisiken minimiert, weil man von der Erfahrung des KI-Anbieters profitiert.

Des Weiteren werden weniger eigene IT-Fachkenntnisse und Rechenressourcen benötigt, der Aufwand für die komplexe Verwaltung von Daten und Ressourcen wird sogar verringert.

Nicht zuletzt werden Themen wie Sicherheit, Flexibilität und Nutzerfreundlichkeit im Projekt bereits berücksichtigt.

Fortschrittliche KI-Anbieter legen großen Wert auf Datensicherheit und bieten Ihnen Funktionen, mit denen Sie kontrollieren können, wer aufgrund seiner Rolle im Unternehmen Zugriff auf die Unternehmensdaten hat.

Die rollenbasierte Datenzugriffskontrolle von ValueMiner in Kombination mit RAG schränkt Informationen für KI-Assistenten auf der Grundlage der Rolle und organisatorischen Verantwortung eines Benutzers ein. Dies verbessert die Compliance und die betriebliche Effizienz.

Was ist für Sie geeignet – „build oder buy“?

Die Entscheidung zwischen dem Bau eines eigenen RAG-Systems oder dem Kauf einer Low-Code-Lösung hängt stark von den spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen Ihres Unternehmens ab.

Hier einige Überlegungen dazu:

• Eigenbau:
  

Diese Option ist ideal, wenn Sie über ein starkes KI-Entwicklungsteam verfügen, viel Zeit und Kapazität haben sowie ein großzügiges Budget für Hardware-Ressourcen bereitstellen können. Die interne Entwicklung ermöglicht Ihnen volle Kontrolle über das System und ist sinnvoll, wenn Sie bereit sind, in eine langfristige Investition zu tätigen.

• Kauf eines Low-Code-RAG-Systems:
  

Dies ist die beste Wahl, wenn Sie eine schnelle Implementierung wünschen oder nicht über ausreichende interne Entwicklungsressourcen verfügen. Der Kauf bietet den Vorteil, dass Sie Unterstützung von KI-Experten erhalten können und gleichzeitig die Kontrolle über den Datenzugriff und die Sicherheit behalten.

Fazit

Die Entscheidung zwischen der Eigenentwicklung eines RAG-Systems und dem Kauf einer Low-Code-Lösung sollte sorgfältig abgewogen werden. Berücksichtigen Sie dabei Ihre internen Ressourcen, den gewünschten Zeitrahmen und insbesondere Ihre spezifischen Anforderungen an Datensicherheit, Compliance und Kontrolle über Ihre unternehmenseigenen Informationen.

Wenn Sie ein einfach zu bedienendes, vollständiges und sicheres Tool suchen, könnten Sie die Lösungen von ValueMiner ausprobieren.

Hinweis: Artikel und Bilder im Text basieren auf den Original-Artikeln von ValueMiner GmbH, valueminer.eu

• https://valueminer.eu/de/build-versus-buy-low-code-retrieval-augmented-generation-rag
• https://valueminer.eu/de/retrieval-augmented-generation-rag

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