ChatGPT-ähnliche Unternehmenssuche mit eigenen Daten aufbauen

Angesichts der Menge an Dokumentationen, die in Form von Blatt- oder digitaler Speicherung vorliegen, ist es oft eine mühselige Aufgabe, spezifische Informationen zu finden. Die Lösung ist eine unternehmensinterne, KI-gestützte Suchtechnologie, die auf eigenen Daten basiert.

Der Ansatz nutzt Azure AI Search und große Sprachmodelle, um eine maßgeschneiderte Sucherfahrung zu bieten. Einfache Suchanfragen ermöglichen es, präzise und relevante Informationen zu erhalten, ohne stundenlang in Dokumenten oder Wissensdatenbanken suchen zu müssen. Beispielsweise könnte ein neuer Mitarbeiter schnell auf Informationen über die Elternzeitpolitik zugreifen oder ein Finanzberater durch einfache Fragen Insights über aktuelle Markttrends erhalten.

Wie funktioniert die Architektur dieser Lösung? Zunächst erfolgt die Dokumentenaufnahme und -verarbeitung durch Azure-Funktionalitäten, die Dokumente in maschinenlesbare Strukturen umwandeln. Danach werden diese strukturierten Daten in einem intelligenten Abrufprozess gespeichert, damit relevante Informationen schnell gefunden und in benutzerfreundliche Antworten umgefasst werden können.

Der Solution Accelerator für Retrieval-Augmented Generation (RAG) liegt auf GitHub und kann kostenlos verwendet werden. Er ist speziell für die Ausführung in Azure entwickelt. Mit der Verwendung von Azure AI Search für die Datenabfrage und Azure OpenAI, die leistungsstarke Sprachmodelle bereitstellt, zielt dieses Projekt darauf ab, Benutzern eine nahtlose ChatGPT-ähnliche Interaktion mit ihren Daten zu ermöglichen.

Benutzer können ihre Dokumente hochladen, indexieren und mit einer natürlichen Sprache Fragen stellen, die vom Sprachmodell interpretiert werden.

Ein zentrales Merkmal des Accelarators ist die anpassbare Konfiguration, die es Nutzern ermöglicht, eigene Daten auf verschiedene Arten abzufragen. Dieser Ansatz fördert nicht nur die Effizienz der Datenabfrage, sondern auch die Qualität der Antworten, die auf die individuellen Anforderungen der Benutzer zugeschnitten sind.

Zu den weiteren Vorteilen gehören Unterstützung für verschiedene Orchestrierungsansätze wie Semantic Kernel oder LangChain, was den Entwicklern eine flexible Gestaltung ihrer Ansätze ermöglicht, um so bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Insgesamt stellt der Solution Accelerator für das RAG-Muster nicht nur eine beeindruckende technische Lösung dar, sondern zeigt auch, wie Unternehmen KI gezielt einsetzen können, um interne Daten effektiver zu nutzen und damit die Qualität der Entscheidungsfindung zu verbessern. Für Entwickler, die an der Implementierung dieses Tools interessiert sind, bietet GitHub umfassende Dokumentationen und Anleitungen zur schnellen Umsetzung.