Enhanced ChatGPT

Enhanced ChatGPT mit Retrieval Augmented Generation.

Unser Enhanced ChatGPT kombiniert ein Large Language Model (LLM) mit einer Vektordatenbank, um präzise und kontextbezogene Kommunikation zu ermöglichen. Deine Unternehmensdaten werden darin gespeichert, sodass du gezielt relevante Informationen abrufen kannst. Das LLM nutzt diese Daten, um exakte Antworten zu generieren – so bist du in der Lage, direkt mit deinen Daten zu chatten und gezielte Fragen dazu zu beantworten. Das Beste? Wir stellen dir die Software innerhalb weniger Tage in deiner Cloud-Umgebung bereit.

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WE BUILD AI - Nahaufnahme eines Flipcharts mit der Aufschrift „RAG“. Eine Hand mit einem grünen Marker zeigt auf den Begriff.

Unsere Pre-Packaged Solution

Retrieval-Augmented-Generation im Starter-Package.

Integration eurer daten

Nahtlose Einbindung von unternehmenseigenen Datenquellen, um spezifisches Wissen in die Antworten des AI-Systems einfließen zu lassen.

Personalisierte Kommunikation

Anpassung der Antworten an die unternehmensspezifischen Anforderungen und Nutzerpräferenzen, basierend auf den internen Daten.

Skalierbare Architektur

Leicht skalierbare Lösung, die mit dem wachsenden Datenbestand und den Anforderungen deines Unternehmens mitwächst und eine Mischung aus Best-Practice und Best-of-Breed darstellt.

Enhanced ChatGPT mit RAG

15.000€

Paketinhalte:

Anbindung von einer Datenquelle

Funktionierender GPT Chatbot innerhalb weniger Wochen

Corporate Design wird berücksichtigt

Chatbot läuft in eurer Cloud Umgebung

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Unsere Lösung basiert auf Retrieval-Augmented Generation.

RAG, kurz für Retrieval-Augmented Generation, kombiniert Large Language Models wie GPT-4o mit einer externen Wissensquelle. Anstatt nur auf das vorab trainierte Wissen des Modells zu setzen, greift RAG in Echtzeit auf relevante Informationen zu. Diese werden aus einer Datenbank abgerufen und in den aktuellen Kontext eingebettet. Dadurch entstehen präzisere und kontextuell reichere Antworten.

RAG liefert nicht nur eine Antwort, sondern integriert sie in einen umfassenden Kontext. Das führt zu fundierteren und vollständigeren Antworten, die alle relevanten Aspekte einer Frage berücksichtigen.

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So fUnktioniert Retrieval-Augmented-Generation.

Live Demo anfragen Blogartikel zum Thema RAG

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG kombiniert Large Language Models mit externem Wissen, um präzisere und kontextuell reichere Antworten zu erzeugen. Das Modell greift in Echtzeit auf relevante Informationen aus einer Vektordatenbank zu und integriert diese in die Antwort.

Wie unterscheidet sich RAG von traditionellen Sprachmodellen?

Traditionelle Sprachmodelle nutzen das Wissen, das sie während des Trainings erlernt haben. RAG hingegen ergänzt das Modell durch den Abruf aktueller und relevanter Informationen aus einer externen Quelle. Das führt zu präziseren und aktuelleren Antworten.

Was sind Vektordatenbanken und wie funktionieren sie?

Vektordatenbanken speichern Informationen als numerische Repräsentationen, sogenannte „Embeddings“. Diese Embeddings erfassen die Bedeutung und semantischen Beziehungen in Texten. Anstatt nach Schlüsselwörtern zu suchen, findet die Vektordatenbank relevante Informationen basierend auf inhaltlicher Ähnlichkeit und semantischem Zusammenhang.

Kann RAG auch auf spezifische, fachspezifische Informationen zugreifen?

RAG lässt sich an die Anforderungen verschiedener Unternehmen anpassen, indem es auf Vektordatenbanken mit unternehmenseigenen Daten zugreift. So liefert es kontextbezogene und fachspezifische Antworten.

Wir zeigen dir gerne in einer Live-Demo unsere Lösung.

Möchtest du mehr über unser Enhanced ChatGPT mit RAG erfahren oder direkt einen Demo vereinbaren? Fülle einfach das folgende Formular aus, und wir melden uns umgehend bei dir.

Frederic Bauerfeind

Managing Director & Founder

frederic@we-build-ai.de

+49 151 12369665

Enhanced ChatGPT mit Retrieval Augmented Generation.

Retrieval-Augmented-Generation im Starter-Package.

Integration eurer daten

Personalisierte Kommunikation

Skalierbare Architektur

Unsere Lösung basiert auf Retrieval-Augmented Generation.

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