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Unternehmen haben einen sehr großen Wissensspeicher in Form von Dokumenten. Häufig sind die relevanten Informationen jedoch über verschiedene Ordner, verschiedene Abteilungen, verschiedene Dokumente und Dateiformate verteilt. Das kann interne Prozesse verlangsamen, zum Beispiel wenn Mitarbeitende Produktinformationen aus einem umfangreichen Handbuch manuell einsehen müssen. Auch externe Prozesse wie die Interaktion im Kundenservice kann darunter leiden, wenn Servicemitarbeitende auf eine spezifische Frage nicht richtig oder nicht schnell genug antworten können, weil die interne Recherche nach den Informationen zu lange dauert. Die Interaktion mit den Kund*innen dauert länger, die Customer Experience sinkt und es entstehen eventuell vermeidbare Folgeprozesse.
Bei SOGEDES haben wir SOGEDES Knowledge AI entwickelt, welche auf Basis von zur Verfügung gestellten Dokumenten Anfragen zum Dokument gezielt und präzise beantworten kann.
Der Prozess hinter der Dokumentenverarbeitung basiert auf RAG (Retrieval Augmented Generation). RAG ist ein Modell für natürliche Sprachverarbeitung, das auf der Idee der Kombination von Generierung und Rückgewinnung basiert. Generierung bedeutet, dass das Modell fähig ist, auf Basis von vorherigen Eingaben dann Texte oder Antworten zu erstellen. Die ausgegebene Antwort des Modells bezieht sich deshalb ausschließlich auf Informationen, die durch die vorherige Eingabe zur Verfügung gestellt wurden.
Bei der Rückgewinnung werden im Gegensatz dazu externe Informationsquellen wie Datenbanken, Wikis oder Websiten durchsucht, um eine Antwort zu generieren.
RAG kombiniert diese beiden Ansätze. Wenn eine Anfrage gestellt wird, sucht RAG zuerst nach relevanten Informationen in den vorab zur Verfügung gestellten Datenquellen. Anschließend können diese durch externe Informationen angereichert werden. Die Antworten werden von dann von generativer KI formuliert. Somit ist RAG in der Lage, genauere und bessere Antworten zu liefern, da es zum einen auf spezifische, zur Verfügung gestellte Daten wie auch auf externe Quellen zurückgreifen kann.
Konkret läuft der Prozess dabei wie folgt ab:
- Sie laden ein oder mehrere Dokumente hoch. Die Dokumente können dabei in verschiedenen Sprachen sein und verschiedene Dateiformate haben.
- Sie geben Ihre Frage in ein Dialogfeld ein.
- Das Sprachmodell generiert auf Basis der zur Verfügung gestellten Dokumente und externer Datenquellen eine Antwort.
Im Video sehen Sie beispielhaft, wie die SOGEDES Knowledge AI arbeitet:
Je nach den Bedürfnissen von Unternehmen kann das Sprachmodell individuell angepasst werden. Beispielsweise kann festgelegt werden, dass das Modell nur Informationen aus den eigenen, internen Dokumenten ausgibt. Wenn die gestellte Frage nicht auf Basis der zur Verfügung gestellten Daten beantwortet werden kann, wird genau das dem Nutzer kommuniziert. So können auch vertrauliche, interne Dokumente durchsucht werden. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass die Antwort auch wirklich auf organisationsinternen Daten und Richtlinien besteht. Sollen externe Quellen einbezogen werden, kann dies optional auch definert werden. In allen Fällen gibt das System die Ursprungsquelle aus, auf der die Antwort basiert. So können Mitarbeitende beispielsweise die Dokumenten-Quelle mit den benötigten Informationen in der internen Datenbank schnell finden und überprüfen.
Darüber hinaus kann der Prompt (Anweisung, welche dem Sprachmodell gegeben wird) sowohl aus einer text- wie auch einer sprachbasierten Quelle kommen, also Chat- oder Voicebot.
Welche Einsatzbereiche bieten sich mit dieser Technologie an?
Zum einen den internen Nutzen. Die Knowledge AI kann als interne Wissensdatenbank wie ein KI-basiertes FAQ verwendet werden. Mitarbeitende können so schnell und unkompliziert alle relevanten Informationen bekommen, die sie benötigen.
Darüber hinaus verbessert es den Kundenservice. Agent*innen können in real-time die Frage der Kund*innen an das Modell weitergeben und können so auf eine breitere Wissensdatenbank zurückgreifen, um auch spezifische Fragen schnell und genau beantworten zu können. Darüber hinaus kann das Tool auch direkt im Self-Service in Form eines Chatbots oder Voicebots eingesetzt werden.
Zur Implementierung ist keine spezielle Systemlandschaft erforderlich, wodurch Doc-Search überall eingebunden werden kann.
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