Generative AI
Retrieval Augmented Generation (RAG) mit dem AI-Modul von aiaibot
Kombination von LLMs mit Retrieval Augmented Generation
RAG ruft aktuelle Daten auch ausserhalb des trainierten Sprachmodels ab und reduziert somit Wissenslücken und Falschaussagen
Durch RAG kann das LLM Antworten generieren, die nicht nur auf den Trainingsdaten basieren, sondern auch auf aktuellem Wissen
Dieses Wissen kann aus ganz unterschiedlichen Quellen entstammen, zum Beispiel Internetseiten, unternehmensinterne Dokumente, Intranet, Geschäftsdaten, usw.
Sicherstellung von korrekten und aktuellen Antworten in der Kunden- und Unternehmenskommunikation
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Viele Unternehmen setzen bereits auf aiaibot.

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OpenAi_Logo_aiaibot_gruenGenerative AI.

GPT als Large Language Model (LLM) ist seit dem vergangenen Jahr in aller Munde. Auch wir bei aiaibot setzen auf diese Lösung in unserer Plattform.


Doch GPT alleine kann zu generierten Texten mit sachlich falschen oder veralteten Informationen führen. 

Auch ist es schwer nachvollziehbar woher die wiedergegebenen Inhalte stammen. 
❌Das ist natürlich ein No-Go in der Kunden- und Unternehmens-kommunikation.

 

🤖Deswegen setzen wir in unserem Generative AI Feature unter anderem auf die Kombination von LLMs mit Retrieval Augmented Generation. 

So funktioniert unsere Generative AI.
In unserer Plattform nutzen wir eine Kombination verschiedener KI-Technologien und Robot Workflows, um den Benutzern die bestmöglichen Antworten zu liefern. Dazu gehören alle Module von aiaibot sowie aktuell die Sprachmodelle GPT-3.5/4 von OpenAI.

Retrieval Augmented Generation wird verwendet, um Large Language Models, wie GPT, genauer zu machen.
Die Verbindung von RAG mit GPT Sprachmodellen ermöglicht uns somit eine optimale Lösung.
  1. Retrieval = Zu Beginn wird seitens aiaibot mithilfe spezieller Algorithmen und gesteuert durch Workflows eine gezielte Inhaltssuche in der Wissensdatenbank durchgeführt, welche auf der Anfrage des End-Users basiert. Diese Suche zielt darauf ab, relevante Texte zu identifizieren. Um die Suche nach Wissen zu ermöglichen, wird der verfügbare Content in unsere aiaibot Plattform geladen und in Vektoren umgewandelt (Embedding). Dadurch wird sichergestellt, dass das Sprachmodell auf inhaltlich passendes Wissen zugreifen kann.
  2. Augmented = Diese ausgewählten Informationen werden dann an das GPT-Modell übergeben, damit es eine passende Antwort generiert.
  3. Generation = Dabei sorgen wir dafür, dass die Antwort des Sprachmodells auf die spezifischen Inhalte abgestimmt ist und aktuelle und korrekte Antworten generiert werden.
❓ Für häufig gestellte Fragen nutzen wir alternativ unser AI FAQ-Modul. Dieses ermöglicht es, Standardanfragen zu erkennen und dazu hinterlegte Antworten anzuzeigen. FAQs können bei Bedarf initial via GPT generiert werden. Dies spart Transaktionskosten bei der Verwendung von GPT und verhindert, dass Benutzerfragen an GPT weitergeleitet werden müssen, wenn es nicht notwendig ist.
📞 Darüber hinaus gewährleistet unsere intelligente Fallback-Funktion, dass in spezifischen Fällen Kunden die Möglichkeit haben, persönliche Beratung im Chat oder über die Hotline zu erhalten. Auf diese Weise garantieren wir ein umfassendes und zufriedenstellendes Kundenerlebnis. 
Die aiaibot Plattform orchestriert alle diese KI-Technologien und gewährleistet dabei umfassenden Datenschutz, sowie hohe Sicherheits- und ethischen Standards. Uns ist es wichtig, dass nicht nur die Antworten optimal sind, sondern auch dass die Privatsphäre und Sicherheit unserer Benutzer gewahrt bleiben.

Mehr zum Einsatz und den Vorteilen von RAG?

AI Modul - in vier Wochen loslegen!
Dank Generative AI automatisieren wir Serviceprozesse, wobei die Kunden eine schnellere und effizientere Lösung von ihrem Anliegen erfahren. Dadurch verbessert sich auch die Customer Experience. Und um das in der Praxis umzusetzen haben wir folgende bewährte Vorgehensweise:
 
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Unsere KI-Experten versprechen, nach vier Wochen ist der Pilot einsatzfähig.
 
«Die Kombination von Content beziehungsweise Wissensbasen in der aiaibot Plattform mit dem Sprachmodell GPT, welchem von aiaibot passender Kontext zur Beantwortung von Kundenanliegen zur Verfügung gestellt wird, ist ein Game-Changer. Damit lässt sich nicht nur die Service-Effizienz steigern, sondern auch das Kundenerlebnis erheblich verbessern.»
Hans-Peter Uebersax, Co-Founder & Chief Product Officer

Mögliche Use Cases für Ihr Unternehmen

Unsere Story-1
Die KI-Servicetransformation ist im Gange. Wir haben es in der Hand, Use Cases mit Mehrwert für die Kund:innen zu entwickeln und mit dem Serviceerlebnis von morgen zu punkten.
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Hans-Peter Uebersax
Co-Founder & Chief Product Officer
aiaibot

Unabhängig ob Finanzdienstleister, Versicherung, öffentliche Verwaltung, Spital, Institution, Verlag oder Energieversorger.

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