Die zwei Hauptprobleme von Large Language Models
Beim Einsatz von LLMs in Unternehmen stoßen wir auf zwei fundamentale Herausforderungen, die nichts mit Datenschutz zu tun haben: Erstens sind diese Modelle darauf optimiert, schön zu sprechen, nicht zwingend Fachwissen zu besitzen. Sie kennen nur das, was in ihren Trainingsdaten enthalten war – einem Mix aus Internet-Inhalten, die zunehmend von KI-generiertem Material “verseucht” sind.
Das zweite Problem: LLMs wissen nicht, woher ihre Informationen stammen. Fragen Sie ein Modell nach der Quelle einer Aussage, beginnt oft eine verzweifelte Internet-Suche, anstatt eine fundierte Antwort zu liefern.
Warum Standard-LLMs im Service Desk versagen
Ein praktisches Beispiel verdeutlicht das Dilemma: Ein IT-Service-Desk erhält Anfragen zum Passwort-Reset. Ein Standard-LLM antwortet mit der statistisch wahrscheinlichsten Lösung – oft eine Windows-Home-User-Anleitung. Aber was, wenn Ihr Unternehmen Linux mit Zwei-Faktor-Authentifikation nutzt? Das Ergebnis: frustrierte Mitarbeiter und ineffiziente Prozesse.
Das Service-Desk-Szenario in der Praxis
Begrenzte Anzahl wiederkehrender FragenFirmenspezifische Prozesse und SystemeNotwendigkeit präziser, interner InformationenCompliance und SicherheitsanforderungenRAG: Das unverzichtbare Vorschaltgehirn
Retrieval-Augmented Generation ist das wichtigste Feature für den produktiven LLM-Einsatz in Unternehmen. Stellen Sie sich RAG als Vorschaltgehirn vor – eine Datenbank, die vor dem LLM geschaltet wird und firmeninterne Informationen bereitstellt.
Ohne RAG beschränkt sich der LLM-Nutzen auf banale Aufgaben wie E-Mail-Verschönerung. Mit RAG hingegen können Sie unternehmenskritische Prozesse automatisieren und dabei volle Kontrolle über Ihre Daten behalten.
Metadaten: Der Schlüssel zur Präzision
RAG-Systeme werden durch Metadaten noch mächtiger. Diese zusätzlichen Informationen – wie Gültigkeitsbereich, Erstelldatum oder zuständige Abteilung – ermöglichen kontextspezifische Antworten. Ein Mitarbeiter in der Zypern-Zentrale erhält andere Passwort-Reset-Anweisungen als ein Kollege in der deutschen Niederlassung.
Der juristische Bereich als Paradebeispiel
Besonders in der Rechtsberatung zeigt sich das Potenzial: Anstatt vage zu antworten “In Deutschland darf man 50 fahren”, liefert ein RAG-System präzise Informationen mit Quellenangaben – inklusive der relevanten Gesetzestexte und deren Gültigkeitsbereiche.
Technische Umsetzung: Weniger komplex als gedacht
Die gute Nachricht: RAG benötigt deutlich weniger Rechenpower als ein komplettes LLM. Standard-Server reichen für den Betrieb aus. Die Vektorisierung erfolgt einmalig oder in regelmäßigen Intervallen, danach läuft das System ressourcenschonend.
Fazit: Ohne RAG kein produktiver LLM-Einsatz
Die Frage ist nicht, welches LLM Sie wählen, sondern was in Ihrem RAG-System enthalten ist. Firmen mit einem “ChatGPT-Account für alle” kratzen nur an der Oberfläche des Möglichen.
Für echten Mehrwert braucht es strukturierte, firmeninterne Datenbanken mit intelligenter Metadaten-Anreicherung.
-----------------------------------------------------------
Lesen Sie den kompletten Beitrag: 575 LLMs ohne RAG sind für Firmen nutzlos
-----------------------------------------------------------
Hinweise zum Anmeldeverfahren, Versanddienstleister, statistischer Auswertung und Widerruf finden Sie in der Datenschutzerklärung.
