Die Rolle eines Knowledge Graph für den Erfolg von RAG

Vielleicht haben Sie schon einmal den Spruch „Garbage in, garbage out“ (wörtlich „Müll rein, Müll raus“) gehört. Sie trifft sicherlich zu, wenn es um Retrieval-Augmented Generation (RAG) geht. Diese bahnbrechende KI-Technologie verwendet Daten aus zuverlässigen Quellen, um präzise und aussagekräftige Antworten zu generieren. Doch es gibt auch einen Haken: RAG kann nur so gut sein wie die Daten, die sie abruft.

Hier kommt der Knowledge Graph ins Spiel. Ein gut organisierter, umfassender Knowledge Graph ist das Rückgrat einer effektiven RAG. Ohne ihn können selbst die intelligentesten KI-Systeme Schwierigkeiten haben, die richtigen Informationen abzurufen und präzise Antworten zu geben.

KI-gestützte Tools wie ChatGPT und Googles AI Overviews basieren auf der Abfrage von strukturierten und unstrukturierten Daten zur Generierung von Antworten. Wenn diese Daten unvollständig, uneinheitlich oder schlecht verknüpft sind, werden sich diese Schwächen in der Ausgabe widerspiegeln. Ein Knowledge Graph löst dieses Problem, indem er Daten so organisiert, indiziert und verknüpft, dass sie für die KI leicht abrufbar und verständlich sind.

Damit RAG wirklich gut funktionieren kann, müssen die abgerufenen Daten folgende Eigenschaften aufweisen:

• Genau: Veraltete oder falsche Informationen können zu schlechten Kundenerfahrungen und beschädigtem Vertrauen führen.

• Umfassend: Fehlende Details können die Fähigkeit der KI einschränken, komplexe Anfragen zu beantworten. Einheitlich: Uneinheitliche Daten auf verschiedenen Plattformen können sowohl KI-Systeme als auch Kund*innen verwirren.

Im Kern umfasst RAG zwei Prozesse: das Abrufen von Daten und das Generieren von Antworten auf Basis dieser Daten. Die Effektivität dieses Prozesses hängt von der Qualität und Zugänglichkeit der Informationen ab, die KI-Systeme abrufen können. Ein Knowledge Graph spielt in folgender Hinsicht eine entscheidende Rolle:

1. Daten organisieren: Strukturierte Daten (wie Öffnungszeiten oder Produktverfügbarkeit) bieten klare, gekennzeichnete Felder, die die KI interpretieren kann. Unstrukturierte Daten (wie Rezensionen oder Hilfeartikel) verleihen der KI ein tieferes Verständnis für die Bedürfnisse der Kundschaft. Ein Knowledge Graph vereint sie zu einem einzigen, verbundenen System.

2. Beziehungen herstellen: Durch die Verknüpfung verwandter Informationen hilft der Knowledge Graph der KI, den Kontext zu verstehen. Beispielsweise kann er ein Produkt mit seinen Bewertungen, Spezifikationen und Preisen verknüpfen, wodurch umfassendere Antworten ermöglicht werden.

3. Genauigkeit verbessern: Mit sauberen, gut organisierten Daten können KI-Tools Informationen zuverlässiger abrufen, wodurch das Risiko von Fehlern oder unvollständigen Antworten reduziert wird.

Schon vor dem Aufkommen von dialogorientierter KI spielten Knowledge Graphs eine zentrale Rolle bei der Suche. Die frühen Suchalgorithmen von Google basierten auf ähnlichen Konzepten, um Informationen zu verknüpfen und abzurufen. Heute baut RAG auf dieser Grundlage auf und verbessert die Fähigkeit, nuancierte und kontextbezogene Antworten zu generieren, die sich dialogorientiert und präzise anfühlen.

Bei sauberen, zentralisierten Daten geht es nicht nur um Genauigkeit, sondern auch darum, Vertrauen bei Kund*innen und KI-Systemen aufzubauen.

Sind Sie bereit, Ihre Daten effizienter für Sie arbeiten zu lassen? So geht's:

1. Ihre Daten organisieren: Beginnen Sie damit, alle Informationen Ihrer Marke in einem einzigen Knowledge Graph zu zentralisieren. Beziehen Sie sowohl strukturierte Daten (wie Öffnungszeiten und Produktspezifikationen) als auch unstrukturierte Inhalte (wie Bewertungen und Blogbeiträge) ein.

2. Die Datengenauigkeit pflegen: Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Daten auf Unstimmigkeiten oder veraltete Informationen und aktualisieren Sie sie bei Bedarf.

3. Für KI-Tools optimieren: Verwenden Sie Schema-Markup und andere Techniken für strukturierte Daten, damit KI-Tools Ihre Inhalte leichter verstehen und abrufen können.

4. Verwandte Informationen verlinken: Verbinden Sie relevante Datenpunkte, um einen reichhaltigeren Kontext für KI-Antworten bereitzustellen. Sie können zum Beispiel Produktseiten mit Kundenrezensionen verknüpfen oder FAQs mit Leitfäden zur Fehlerbehebung verlinken.

Ein Knowledge Graph ist nicht nur ein Zubehör von RAG – er ist die Grundlage, die alles möglich macht. Indem Sie Ihre Daten organisieren und verknüpfen, schaffen Sie die Voraussetzungen für den Erfolg von KI-Tools und stellen sicher, dass diese präzise, bedeutungsvolle und kontextbezogene Antworten liefern, die das Kundenerlebnis verbessern.

Was ist also das Geheimrezept für den Erfolg von RAG? Genau, ein Knowledge Graph. Ob es Google, OpenAI oder Sie selbst sind, die die Plattform von Yext nutzen – die Marken, die jetzt in saubere, gut strukturierte Daten investieren, werden morgen die Spitzenreiter sein.

Weiterlesen: Machen Sie sich KI-bereit mit dem Knowledge Graph von Yext