Wissensdatenbank
Übersicht
Was ist die Wissensdatenbank und wie funktioniert sie?
Was ist eine Wissensdatenbank?
Eine Wissensdatenbank ist ein Speicher für Informationen, den Ihre KI-Agenten nutzen, um präzise und relevante Antworten auf Benutzeranfragen abzurufen. Dieser Speicher kann Dokumente, FAQs, Handbücher und andere strukturierte Daten enthalten. Das System verwendet Retrieval Augmented Generation (RAG), die Informationen aus einer Vektordatenbank extrahiert. Möchten Sie mehr erfahren? Lesen Sie diesen Artikel: HierVerbesserte Genauigkeit
RAG verbessert die Genauigkeit von KI-Antworten erheblich.
Durch die Nutzung einer Wissensdatenbank ermöglicht RAG KI-Modellen den Zugriff auf aktuelle, fachspezifische Informationen. Dies reduziert Halluzinationen (erfundene Informationen) und stellt sicher, dass Antworten auf faktischen Daten basieren. Für Unternehmen bedeutet dies zuverlässigere Kundeninteraktionen und ein geringeres Risiko von Fehlinformationen.
Anpassbares Wissen
Wissensdatenbanken bieten massgeschneiderte, organisationsspezifische Informationen.
Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Modellen kann eine Wissensdatenbank mit den einzigartigen Daten, Richtlinien und Verfahren Ihres Unternehmens angepasst werden. Dies ermöglicht unseren KI-Agenten, Antworten zu liefern, die perfekt auf Ihre Markenstimme und Ihren spezifischen Geschäftskontext abgestimmt sind, was das Kundenerlebnis verbessert und den Bedarf an menschlicher Intervention im Kundenservice reduziert.
Was ist ein RAG-System?
RAG (Retrieval Augmented Generation) kombiniert zwei leistungsstarke Komponenten, die sicherstellen, dass Ihre Agenten hochpräzise und kontextrelevante Antworten liefern:Abruf
Durchsucht die Wissensdatenbank, um relevante Informationen zu finden.
Erweiterte Generierung
Verwendet die abgerufenen Informationen, um präzise und kontextgenaue Antworten mit einem der in Eagle Agents verfügbaren LLMs zu generieren.
Beispiel RAG-Architektur
Beispiel RAG-Architektur
1
Benutzeranfrage
Der Prozess beginnt, wenn ein Benutzer eine Frage oder Anfrage stellt.
2
Abruf
Das System durchsucht die Wissensdatenbank nach relevanten Informationen zur Anfrage.
3
Erweiterung
Abgerufene Informationen werden verwendet, um den Kontext für das LLM zu erweitern.
4
Generierung
Das LLM generiert eine Antwort basierend auf dem erweiterten Kontext und seinem Training.
5
Antwort
Eine kontextrelevante und präzise Antwort wird dem Benutzer bereitgestellt.
Durch die Nutzung von gespeichertem Wissen und den generativen Fähigkeiten von LLMs liefern RAG-Systeme genauere, aktuellere und kontextgerechtere Antworten im Vergleich zur alleinigen Verwendung von LLMs.
Die Wissensdatenbank-Oberfläche in Eagle Agents