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Case Study

Large-Scale RAG-System zur effizienten Informationsbeschaffung

Innovative Lösung für komplexe Datenanfragen
Ausgangslage

Manuelle Informationsbeschaffung in der chemischen Industrie

Ein Kunde aus der chemischen Industrie hatte über viele Jahrzehnte interne Forschung gesammelt, bestehend aus mehreren hunderttausenden Forschungsarbeiten und Artikeln. Ein System, das auf einer traditionellen Dokumentensuchmaschine basierte, war bereits im Einsatz. Die globale Forschungsgemeinschaft des Kunden war jedoch durch die begrenzten Fähigkeiten der traditionellen Suchmaschine eingeschränkt. Daher wollte der Kunde genauere Ergebnisse und eine bessere Bedienbarkeit erzielen, indem den Forschern die Möglichkeit gegeben wurde, komplexere Suchanfragen in natürlicher Sprache zu formulieren.

HMS-Lösung

Large-Scale RAG-System

Wir haben ein chatbotbasiertes RAG-System (Retrieval Augmented Generation) entwickelt, das dem Standard RAG-Paradigma folgt. Das System nutzt die Kombination aus Text-Einbettungen von Forschungsdokumenten und einem Large-Language-Modell, um Anfragen von Forschern in eine interaktive Dokumentensuche umzuwandeln. Die für wissenschaftliche Arbeit essenzielle Quellentreue wird gewährleistet, indem das System bei jeder Antwort auf den Originalabschnitt des Forschungsartikels verweist. Der Chatbot verarbeitet Textabfragen durch die Verwendung von Prompt-Flows, Retrieval-Mechanismen und einer von HMS implementierten Validierungslogik, um die relevantesten Dokumentauszüge abzurufen und zu präsentieren.
Abhängig von der Suchabsicht des Wissenschaftlers wählt das System eine geeignete Verarbeitungslogik aus. Um die besten Verarbeitungslogiken (Prompt-Flows) zu identifizieren, haben wir ein automatisiertes Bewertungssystem etabliert.
 
Vorteile des Tools:
  • Erhöhte Suchqualität: Einfacherer Zugang zu genauen und zuverlässigen Informationen.
  • Erhöhtes Benutzervertrauen: Verweise auf Originaldokumente steigern das Vertrauen der Benutzer in die bereitgestellten Antworten.
  • Optimale Führung des Nutzers: Durch Erkennung der Nutzungsabsicht, werden die optimalen Verarbeitungslogiken ausgewählt.
Auf dem Weg zum Erfolg

Technologien

  • Azure OpenAI
  • GPT
  • LangChain
  • MLFlow
  • PostgreSQL
  • Streamlit
Nutzen

Schnellere, fundierte Informationen

Das HMS-RAG-System ermöglicht es dem Kunden, schneller und präziser auf Forschungsdaten zuzugreifen, was zu verbesserten Entscheidungsprozessen und einer gesteigerten Effizienz in Forschungsfragen führt. HMS unterstützte die Entwicklung und Operationalisierung dieses Projekts und demonstrierte so den direkten Geschäftswert von LLMs in Unternehmensumgebungen.

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