Anwendungsfälle für Retrieval Augmented Generation - AWS Präskriptive Leitlinien

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Anwendungsfälle für Retrieval Augmented Generation

Im Folgenden sind gängige Anwendungsfälle für die Verwendung eines RAG-Ansatzes aufgeführt:

  • Suchmaschinen — RAG-fähige Suchmaschinen können genauere und up-to-date aussagekräftigere Snippets in ihren Suchergebnissen bereitstellen.

  • Systeme zur Beantwortung von Fragen — RAG kann die Qualität der Antworten in Systemen zur Beantwortung von Fragen verbessern. Das auf Abrufen basierende Modell verwendet die Ähnlichkeitssuche, um relevante Passagen oder Dokumente zu finden, die die Antwort enthalten. Anschließend generiert es auf der Grundlage dieser Informationen eine präzise und relevante Antwort.

  • Einzelhandel oder E-Commerce — RAG kann das Benutzererlebnis im E-Commerce verbessern, indem es relevantere und personalisierte Produktempfehlungen gibt. Durch das Abrufen und Integrieren von Informationen über Benutzerpräferenzen und Produktdetails kann RAG genauere und hilfreichere Empfehlungen für Kunden erstellen.

  • Industrie oder Fertigung — In der Fertigung hilft Ihnen RAG dabei, schnell auf wichtige Informationen zuzugreifen, z. B. über den Betrieb von Fabrikanlagen. Es kann auch bei Entscheidungsprozessen, bei der Fehlerbehebung und bei organisatorischen Innovationen helfen. Für Hersteller, die innerhalb strenger regulatorischer Rahmenbedingungen arbeiten, kann RAG schnell aktualisierte Vorschriften und Compliance-Standards aus internen und externen Quellen abrufen, z. B. aus Industriestandards oder Aufsichtsbehörden.

  • Gesundheitswesen — RAG hat Potenzial in der Gesundheitsbranche, wo der Zugang zu genauen und aktuellen Informationen von entscheidender Bedeutung ist. Durch das Abrufen und Integrieren von relevantem medizinischem Wissen aus externen Quellen kann RAG genauere und kontextsensivere Antworten in Anwendungen im Gesundheitswesen bereitstellen. Solche Anwendungen erweitern die Informationen, auf die ein menschlicher Arzt zugreifen kann, der letztlich die Entscheidung trifft und nicht das Modell.

  • Rechtliches — RAG kann hervorragend in rechtlichen Szenarien wie Fusionen und Übernahmen eingesetzt werden, bei denen komplexe Rechtsdokumente den Kontext für Anfragen bieten. Dies kann Juristen helfen, komplexe regulatorische Probleme schnell zu lösen.