- RAG-Chatbots kombinieren Informationsabruf und Sprachgenerierung, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu liefern als herkömmliche Bots.
- RAG verringert Fehler und erhöht die Zuverlässigkeit, indem externe Daten genutzt werden – statt sich nur auf das interne Wissen eines Sprachmodells zu verlassen.
- Um einen RAG-Bot zu erstellen, richtet man ein Projekt ein, verfasst klare Verhaltensanweisungen und verbindet relevante Wissensquellen.
Chatbots verändern die Art, wie Unternehmen mit Nutzern interagieren, doch oft fehlt es an Kontext und Genauigkeit. Genau hier setzt Retrieval-Augmented Generation (RAG) an.
RAG vereint die Vorteile von Wissensabruf und Sprachgenerierung, sodass Chatbots auf externe Daten zugreifen und präzise, kontextbezogene Antworten liefern können. Das Ergebnis? Weniger Fehler, geringerer Ressourcenaufwand und zuverlässigere Antworten.
Wir haben in den letzten Jahren über 750.000 Chatbots bereitgestellt – und nutzen sogar unser eigenes, fortschrittliches RAG-Verfahren dafür.
In diesem Leitfaden führe ich Sie Schritt für Schritt durch den Aufbau eines eigenen RAG-gestützten Chatbots – von der Definition seines Verhaltens bis zur nahtlosen Bereitstellung.
Anwendungsbereiche von RAG-Chatbots
Machst du die ersten Schritte zur Integration von RAG-Chatbots in dein Produkt, Projekt oder Hobby? Hier sind einige Einsatzmöglichkeiten, die mit einem wissensbasierten Chatbot verbessert werden können.
Mit Botpress ist das Erstellen eines RAG-Chatbots unkompliziert. Hier findest du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg.
Für dieses Tutorial erstellen wir einen Buch-Trivia-Chatbot. Nach der Fertigstellung kann der Chatbot über relevante Integrationen auf mehreren Kanälen bereitgestellt werden.
Schritt 1: Projekt einrichten
Erstelle zunächst ein neues Projekt in Botpress. Nach dem Login wähle die Vorlage „Start from Scratch“ für maximale Anpassung und Flexibilität.
Schritt 2: Klare Anweisungen verfassen
Anweisungen sind entscheidend für das Verhalten deines RAG-Chatbots und können im Bereich 'Instructions' in Studio hinzugefügt werden. Lege fest, wie der Chatbot Informationen abrufen und präsentieren soll.
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Beim Verfassen eines Anweisungssatzes sollten folgende Punkte abgedeckt werden:
- Lege fest, dass der Bot externe Wissensquellen gegenüber den internen Modelldaten bevorzugen soll.
- Beschreibe Ton und Stil der Antworten, am besten anhand von Beispielgesprächen und -antworten.
Hier ein Beispiel für einen Anweisungssatz, der das Verhalten eines 'FAQ-Chatbots für eine Mode-Website' beschreibt:
Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.
Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.
Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.
Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.
Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.
Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."
Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."
Schritt 3: Wissensquellen hinzufügen
Um deinen RAG-Chatbot effektiv zu machen, verbinde ihn mit relevanten externen Wissensquellen wie PDF-Dokumenten, Webseiten-URLs oder APIs. So geht’s:
- Wechsle in den Bereich „Knowledge Base“ in Botpress.
- Lade Dokumente hoch oder füge Webseiten-URLs als Quellen hinzu.
- Botpress indexiert die Inhalte automatisch und teilt sie in kleinere, abrufbare Wissenseinheiten auf.
Schritt 4: Identität des Chatbots anpassen
Passe Name und Persönlichkeit deines Chatbots an deinen Anwendungsfall an. Dieser Schritt ist wichtig, damit sich dein Chatbot nicht als ChatGPT oder Claude ausgibt.
- Gehe zu „Bot Details“
- Klicke auf 'Generate', um basierend auf den Anweisungen und Daten eine Identität für deinen Chatbot zu erstellen, oder verfasse eine eigene.
Schritt 5: Chatbot bereitstellen
Der Chatbot ist jetzt bereit zur Vorschau und zum Teilen. So kannst du darauf zugreifen und ihn testen:
- Klicke in Botpress Studio auf „Publish“, um deinen RAG-Chatbot bereitzustellen.
- Kopiere den Link und starte das Gespräch!
Schritt 6: Erscheinungsbild des Chatbots anpassen
Möchtest du deinen Webchat weiter an deine Marke und deinen Stil anpassen? Klicke einfach bei „Share“ auf „Customize Webchat“.
Erstelle noch heute einen RAG-Chatbot
RAG-gestützte Chatbots verändern, wie Unternehmen präzise Antworten in Echtzeit liefern, Abläufe optimieren und Nutzererlebnisse verbessern. Mit den Tools von Botpress kannst du intelligente Chatbots ganz einfach erstellen.
Mit nur einem Klick kannst du Wissensdatenbanken hochladen und nahtlos mit Plattformen wie Slack, WhatsApp, Notion und mehr integrieren – so setzt du leistungsstarke RAG-Chatbots in wenigen Minuten mit Botpress ein.
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FAQs
1. Was unterscheidet einen RAG-Chatbot von einem herkömmlichen Chatbot?
Der Unterschied ist, dass ein herkömmlicher Chatbot auf statische Antworten oder vortrainierte Modelle setzt, während ein RAG-Chatbot (Retrieval-Augmented Generation) relevante Daten aus einer externen Wissensbasis abruft und damit in Echtzeit genauere Antworten generiert.
2. Wie entscheidet ein RAG-System, welches Wissen abgerufen und welches generiert wird?
Ein RAG-System nutzt einen Retriever, um basierend auf der Nutzerfrage die relevantesten Dokumente oder Wissenseinheiten zu finden. Diese Informationen werden dann an ein Sprachmodell weitergegeben, das eine Antwort auf Basis der abgerufenen Inhalte generiert – statt sich nur auf das Vorwissen zu verlassen.
3. Kann ich RAG nutzen, ohne externe Wissensquellen hochzuladen?
Technisch gesehen kannst du RAG ohne externe Wissensquellen verwenden, aber damit entfällt der Hauptvorteil. RAG ist dafür gedacht, das Sprachmodell mit domänenspezifischen oder aktuellen Daten zu ergänzen – ohne externe Quellen verfehlt es seinen Zweck.
4. Ist RAG für mehrsprachige Anwendungen geeignet?
Ja, RAG eignet sich für mehrsprachige Anwendungen, sofern sowohl das Sprachmodell als auch die abgerufenen Dokumente die gewünschten Sprachen unterstützen. Viele moderne LLMs und Vektordatenbanken können mehrsprachige Anfragen und Inhalte verarbeiten.
5. Wie kann ich die Genauigkeit und Relevanz der abgerufenen Informationen messen?
Du kannst die Genauigkeit und Relevanz messen, indem du protokollierst, welche Dokumente abgerufen wurden, die generierte Antwort mit einer Referenz oder Expertenmeinung vergleichst und Kennzahlen wie Antwortgenauigkeit, Nutzerzufriedenheit sowie Klick- oder Folgequoten verfolgst.
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