RAG in der Praxis: Wie Verlage mit KI echten Mehrwert schaffen
Agenda:
[*]Ausgewählte Use Cases
[*]Technologischer Hintergrund zur Umsetzung der Use Cases
[*]Herausforderungen in der Umsetzung
[*]Lösungen zur Verbesserung des RAG-Outputs
[*]Ausbaumöglichkeiten von RAG für erweiterte Funktionalität
Die Erwartungen an moderne KI-Systeme steigen – Nutzer:innen wollen präzise Antworten, individuelle Relevanz und eine natürliche Interaktion. Chatbots, AI-Agenten, automatisierte Zusammenfassungen – was gestern noch als Pilotprojekt galt, ist heute vielfach Realität.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickelt sich kontinuierlich weiter und erschließt dabei immer neue Anwendungsfelder. Für viele Organisationen stellt sich längst nicht mehr die Frage, ob RAG zum Einsatz kommen sollte, sondern wie. Die Kombination aus generativer KI und gezieltem Informationsabruf ermöglicht Lösungen, die nicht nur schneller und präziser, sondern auch flexibler auf individuelle Anforderungen reagieren können.
RAG hilft dabei, große Datenmengen nicht nur zu durchsuchen, sondern auch sinnvoll zu nutzen – etwa indem relevante Inhalte gefiltert, sprachlich aufbereitet und in verständlicher Form bereitgestellt werden. So entstehen intelligente Anwendungen, die komplexes Wissen für Nutzer:innen zugänglich machen und den Umgang mit Information deutlich vereinfachen.
Immer häufiger kommen Systeme zum Einsatz, die nicht nur auf Anfrage reagieren, sondern aktiv relevante Inhalte vorschlagen – basierend auf dem Kontext oder den Nutzerbedürfnissen. Besonders relevant wird RAG dort, wo es sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lässt – etwa in redaktionelle Tools, Suchfunktionen oder Wissensdatenbanken.
Diese Entwicklung macht RAG zu einer Schlüsseltechnologie für datenbasierte Anwendungen – auch im Bereich digitaler Verlagsportale, die beginnen, dieses Potenzial für sich zu nutzen.
Der Einsatz von RAG in der Verlagsbranche ermöglicht die Erweiterung von Verlagsportalen um neue Funktionen. Diese erlauben dem Verlagskunden schnelleren und einfacheren Zugriff auf Fachinhalte.
[*]Ausgewählte Use Cases
[*]Technologischer Hintergrund zur Umsetzung der Use Cases
[*]Herausforderungen in der Umsetzung
[*]Lösungen zur Verbesserung des RAG-Outputs
[*]Ausbaumöglichkeiten von RAG für erweiterte Funktionalität
Die Erwartungen an moderne KI-Systeme steigen – Nutzer:innen wollen präzise Antworten, individuelle Relevanz und eine natürliche Interaktion. Chatbots, AI-Agenten, automatisierte Zusammenfassungen – was gestern noch als Pilotprojekt galt, ist heute vielfach Realität.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickelt sich kontinuierlich weiter und erschließt dabei immer neue Anwendungsfelder. Für viele Organisationen stellt sich längst nicht mehr die Frage, ob RAG zum Einsatz kommen sollte, sondern wie. Die Kombination aus generativer KI und gezieltem Informationsabruf ermöglicht Lösungen, die nicht nur schneller und präziser, sondern auch flexibler auf individuelle Anforderungen reagieren können.
RAG hilft dabei, große Datenmengen nicht nur zu durchsuchen, sondern auch sinnvoll zu nutzen – etwa indem relevante Inhalte gefiltert, sprachlich aufbereitet und in verständlicher Form bereitgestellt werden. So entstehen intelligente Anwendungen, die komplexes Wissen für Nutzer:innen zugänglich machen und den Umgang mit Information deutlich vereinfachen.
Immer häufiger kommen Systeme zum Einsatz, die nicht nur auf Anfrage reagieren, sondern aktiv relevante Inhalte vorschlagen – basierend auf dem Kontext oder den Nutzerbedürfnissen. Besonders relevant wird RAG dort, wo es sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lässt – etwa in redaktionelle Tools, Suchfunktionen oder Wissensdatenbanken.
Diese Entwicklung macht RAG zu einer Schlüsseltechnologie für datenbasierte Anwendungen – auch im Bereich digitaler Verlagsportale, die beginnen, dieses Potenzial für sich zu nutzen.
Der Einsatz von RAG in der Verlagsbranche ermöglicht die Erweiterung von Verlagsportalen um neue Funktionen. Diese erlauben dem Verlagskunden schnelleren und einfacheren Zugriff auf Fachinhalte.
