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Nutzung von RAG-Systemen für das Wachstum von KI

Dec 24, 2024

Vortrag über KI-Automatisierung und RAG-Systeme

Einführung

  • Hauptfokus: Eine einzelne KI-Automatisierungsfähigkeit, um bis 2025 zusätzliche 200.000 $ in einer KI-Agentur zu generieren.
  • Schlüsselfähigkeit: Aufbau eines RAG-Systems (Retrieval Augmented Generation).
  • Komponenten von RAG: Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, integriert mit einer externen Wissensbasis.

Vorteile von RAG-Systemen

  • Verarbeitet normale Eingabeaufforderungen und durchsucht die Datenbank nach Expertenwissen, bevor es antwortet.
  • Ermöglicht die Erstellung von KI-Tools, die Antworten basierend auf aktuellen Fakten und fachspezifischem Wissen bieten.
  • Wesentliche Fähigkeit, um 2025 herauszustechen.

Problemstellung und Marktchancen

  • Problem: Unternehmen besitzen spezialisierte Daten (z.B. YouTube-Videos, Kurse, technische Dokumentation), haben jedoch Schwierigkeiten, diese effektiv zu nutzen.
  • Chance: Nur wenige Experten können RAG-Systeme aufbauen, was ein Szenario mit niedriger Konkurrenz und hohem Gewinn darstellt.

Aktuelle Lösungen und deren Einschränkungen

  • Direkte Nutzung: Das Einbetten ganzer Wissensbasen (wie PDFs) in Automatisierungen ist unpraktisch, da die Datenmenge wächst.
  • GPTs und Assistenten: Sind durch den Schnittstellentyp und die Datenstrukturierungsfähigkeiten eingeschränkt.

Aufbau von RAG-Systemen

  • Kernidee: Verwenden Sie Ihre eigene Datenbank und APIs, um mit einer Vektordatenbank (z.B. Pinecone) zu synchronisieren.
  • Schritte:
    • Abfrage der privaten Datenbank nach Expertenwissen.
    • Verarbeitung mit ChatGPT oder Cloud.
    • Reaktion auf Benutzeranfragen.

Schlüsselqualifikationen für 2025

  • Datenmanagement und API-Konnektivität.
  • Aufbau intelligenter KI-Lösungen durch Integration privater Wissensdatenbanken.

Systemaufbau

  • Werkzeuge: Airtable, Make, Pinecone.io.
  • Prozess:
    • Datenerfassung: Daten aus der Airtable-Datenbank mit der Vektordatenbank synchronisieren.
    • Datenintegrität: Sicherstellen, dass keine Duplikate, Datenlücken, Effizienz und Fehlertoleranz vorliegen.

Erstellung eines RAG-Systems

  1. Daten-Synchronisierung:

    • Verwenden Sie Datensammler, um Daten zwischen Airtable und der Vektordatenbank zu synchronisieren.
    • Sicherstellen, dass aktualisierte und neue Datensätze synchronisiert werden.

  2. Automatisierungen:

    • Einfache Automatisierungen zur Aufrechterhaltung der Datensynchronisierung.
    • Verwenden Sie Einbettungen zum Speichern und Abfragen von Daten.

  3. Benutzeranfragen:

    • Benutzerfragen in Suchbegriffe umwandeln.
    • Vektordatenbank nach relevanten Informationen abfragen.
    • Verwenden Sie LLMs, um verfeinerte Antworten zu generieren.

Externe Datenquellen

  • Integration von Daten aus APIs, versteckten APIs, Scraping oder manueller Eingabe.
  • Entwicklung von Datenverbindern, um Datenintegrität und Kosteneffizienz sicherzustellen.

Fazit

  • Die Beherrschung von RAG-Systemen und Datenmanagement ist entscheidend für den Erfolg in der KI-Automatisierung bis 2025.
  • Treten Sie der NoCode Architects Community bei, um Ressourcen und Unterstützung beim Aufbau dieser Systeme zu erhalten.

Zusätzliche Ressourcen und Community

  • NoCode Architects Community: Unterstützung und Ressourcen für den Aufbau von Automatisierungssystemen mit Airtable und Make.
  • Werkzeuge: Zugang zu Kursen, Unterstützung und Automatisierungen für Pinecone-, Airtable- und Appify-Integration.

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