Der Aufbau von GenAI-Anwendungen auf Basis unternehmenseigener Daten unter Verwendung von Retrieval Augmented Generation (RAG) erfordert in der Regel einen mehrstufigen und komplexen Prozess.

Zunächst muss der passende Suchalgorithmus basierend auf der Datenstruktur ausgewählt werden, wobei gegebenenfalls auch eine Datenvorbereitung notwendig ist. Für aussagekräftige Embeddings spielt die richtige Wahl und der effiziente Einsatz von Embedding-Modellen eine entscheidende Rolle – in manchen Fällen ist sogar eine Anpassung dieser Modelle erforderlich. Anschließend muss das gewählte LLM-Modell nahtlos mit dem Retrieval-System integriert werden, wobei Faktoren wie Antwortgeschwindigkeit und Skalierbarkeit entscheidend sind.

Steht die Grundarchitektur, sind für einen produktiven Einsatz noch weitere Aspekte wie Fine-Tuning, Prompt-Engineering und ein ordnungsgemäßes Error Handling zu berücksichtigen. Bei der Bereitstellung spielen Compliance- und Sicherheitsanforderungen eine wichtige Rolle. Es muss sichergestellt werden, dass die Anwendung nur autorisierte Informationen entsprechend der Benutzerberechtigungen zur Verfügung stellt.

GenAI Data-Evaluator stellt Ihnen all diese Elemente basierend auf Best Practices automatisiert zur Verfügung. So können Sie mit minimalem Aufwand und in kurzer Zeit Ihren individuellen Use Case evaluieren und fundiert über den weiteren Einsatz dieser modernen KI-Technologien entscheiden.