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title: "Retrieval Augmented Generation (RAG): Grenzen und Potenziale der innovativen KI-Technologie im modernen Kundenservice"
description: "Diskussion der Potenziale von \"Retrieval Augmented Generation (RAG)\" im Kundenservice"
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published: "2024-08-02"
updated: "2026-09-12"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
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# Retrieval Augmented Generation (RAG): Grenzen und Potenziale der innovativen KI-Technologie im modernen Kundenservice

**Aufgezeichnet am:** 25.09.2024
**Dauer:** 50 Min.

## Sprecher
- [Monika Arbter-Hubrich](/experten/monika-arbter-hubrich.html) — Head of Digital Solutions, Software Engineering, Data Science & AI | System Architect, Samhammer

Diskussion der Potenziale von "Retrieval Augmented Generation (RAG)" im Kundenservice

Der Vortrag behandelt "Retrieval Augmented Generation (RAG)" und seine Potenziale im Kundenservice. Monika Arbter-Hubrich von Samhammer zeigt, wie RAG KI nutzt, um kontextsensitive Antworten durch Kombination von Wissensarchiven und generativer KI zu generieren, wodurch die Qualität der Kundeninteraktion verbessert wird. Sie betont, dass RAG wichtig, aber nicht die einzige Lösung ist.

Anhand eines Use Cases mit Park Your Bike verdeutlicht sie die Vorteile und Herausforderungen der RAG-Implementierung. Themen wie Prompt Engineering, kuratiertes Wissen und Serviceprozess-Optimierung werden besprochen. Zum Abschluss betont sie die Bedeutung hybrider Ansätze, die RAG mit anderen Wissensquellen wie Knowledge-Graphen kombinieren, um komplexe Prozesse zu bewältigen.

## Kernaussagen
- Retrieval Augmented Generation (RAG) als wichtiger Ansatz für die Integration von KI im Kundenservice moderner Unternehmen
- RAG kombiniert Retrieval und generative KI für präzise Antworten mit einem vorgegebenen Kontext
- Wissensspeicher und semantische Suche sind essenziell für den Betrieb von RAG im Kundenservice
- RAG als Puzzlestück für Kundenserviceoptimierung – kein Allheilmittel, aber ein wichtiger Baustein
- Die Bedeutung von Prompt Engineering für die Effektivität von RAG und die Integration von Kundenanfragen
- Erfolge und Herausforderungen bei der Implementierung von RAG am Beispiel eines Fahrradmobilitätsunternehmens
- RAG als Lösung für Supportanfragen und die Verbesserung der Kundenerfahrung
- Lessons Learned: Determinismus, kuratiertes Wissen, Monitoring und Sicherheitsaspekte bei der Nutzung von RAG
- Die Bedeutung hybrider Ansätze durch die Kombination von RAG und Knowledge Graphen für maximale Effizienz
- RAG als zukunftsfähiges Element einer umfassenden Service-Strategie – Abwägung der Anwendungsbereiche und Nutzung zusätzlicher Lösungsansätze

## Zitat
> RAG-Technologie ermöglicht es, individuelle Kundenanfragen präzise und effizient zu beantworten, was zu einer signifikanten Steigerung der Kundenzufriedenheit führt - Monika Arbter-Hubrich

Durch die Kombination von Retrieval und Generation eröffnen sich neue Möglichkeiten für personalisierten Kundenservice, der auf den Bedürfnissen und Präferenzen der Kunden basiert - Monika Arbter-Hubrich

Die Integration von RAG-Technologie in den Kundenservice erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Anpassung, um sicherzustellen, dass die Interaktion mit den Kunden reibungslos verläuft und die Qualität der Dienstleistung gewährleistet ist - Monika Arbter-Hubrich