Inhalt
Ein Chatbot, der mit generativer KI arbeitet, klingt vielversprechend – doch wie „intelligent“ er tatsächlich antwortet, hängt nicht allein vom Sprachmodell ab. Entscheidend ist, was der Bot weiß – und woher er es weiß. In diesem Vortrag vergleichen wir drei Content-Szenarien – PDF, Smart Content und Smart Content mit Wissensgraph – und zeigen, wie sich diese auf die Antwortqualität, Genauigkeit und Verlässlichkeit auswirken. Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel von Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit dem weiterentwickelten Verfahren GraphRAG, das neuronale Sprachmodelle mit symbolischem Wissen aus einem Graphen verknüpft. Dadurch entstehen transparentere, konsistentere und erklärbare Antworten – gerade bei komplexen Abfragen. Gleichzeitig machen wir deutlich, welche technischen und inhaltlichen Voraussetzungen dafür notwendig sind und wo die Grenzen solcher Systeme liegen. Ein fundierter Überblick für alle, die generative KI verstehen, bewerten und verantwortungsvoll einsetzen wollen.
Das lernen Sie
Die Teilnehmer lernen, wie sich Content-Qualität auf KI-gestützte Chatbots auswirkt, was GraphRAG leisten kann – und welche Voraussetzungen nötig sind, damit GenAI sinnvoll eingesetzt werden kann.
Vorkenntnisse
Contentmanagement & -systeme
Grundlagen Generative KI, Chatbots
Klassifikationskonzepte, Metadaten
Content Delivery
Wissensgraph-Basics