In der „Einfach erklärt“-Reihe erläutern wir die wichtigsten Technologien hinter Aplysia, HiJiffys KI-Lösung speziell für die Hotellerie. Vielleicht erinnern Sie sich an unseren früheren Artikel über Große Sprachmodelle (LLMs), die leistungsstarken Motoren moderner KI. Aber LLMs haben auch ihre Grenzen. Sie können nach dem Training auf keine neuen Informationen zugreifen und machen manchmal Fehler.
Hier kommt die Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel. Sie treibt Aplysia 3 an, die neueste Entwicklung unserer KI, und stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, wie Hotels künstliche Intelligenz nutzen können.
Anstatt sich nur auf statisches Wissen zu verlassen, hilft RAG der KI, in Echtzeit auf die relevantesten Inhalte Ihres Hotels zuzugreifen, wie z. B. FAQs, Gästeführer oder Buchungsrichtlinien. Das Ergebnis? Schnelle, präzise und kontextbezogene Antworten, die personalisiert und vertrauenswürdig wirken.
Lassen Sie es uns aufschlüsseln.
LLMs haben die Art und Weise verändert, wie wir mit Technologie interagieren, und treiben alles an, von Chatbots bis hin zu Datenanalysetools. Aber sie sind nicht perfekt. Sobald ein LLM trainiert ist, sind seine Kenntnisse festgelegt. Es wird nichts über Ihre aktualisierten Richtlinien, saisonalen Angebote oder sogar Ihre neuesten Menüartikel wissen, es sei denn, es wird vollständig neu trainiert. Es wird auch keinen Zugriff auf die einzigartigen Details haben, die für Ihr Hotel am wichtigsten sind. Und das ist in Ordnung. LLMs sind nicht dafür gebaut, alles zu wissen. Sie sind darauf ausgelegt, Sprache zu verstehen, Inhalte zu generieren und sich an den Kontext anzupassen.
Hier kommt ein smarterer Ansatz ins Spiel: Retrieval-Augmented Generation (RAG). Anstatt sich nur auf vorab gespeicherte Daten im Modell zu verlassen, greift RAG auf aktuelle, relevante Informationen aus Ihren Quellen zu. Anstatt zu raten, ruft das Modell genau die benötigten Informationen aus Dokumenten wie Gästeführern, FAQs oder internen Verfahren ab und nutzt diese Inhalte, um präzise Antworten zu liefern.
Für Hotels ist das ein großer Fortschritt. Frühere Versionen von Aplysia nutzten strukturierte Prompts, um individuelle Details einzubinden, und das funktionierte bis zu einem gewissen Grad gut. Die Herausforderung? Prompts können nur eine begrenzte Menge an Text verarbeiten. Hier kommen Vektordatenbanken ins Spiel. Sie ermöglichen es dem Modell, große Mengen an Informationen zu durchsuchen und genau das herauszuziehen, was schnell und effektiv benötigt wird.
Das Ergebnis? Klare, präzise Antworten, die auf Ihre Gäste und Mitarbeiter abgestimmt sind, sparen Zeit und verbessern die Erfahrungen aller Beteiligten.
Stellen Sie sich vor, Sie haben ein riesiges Hotelhandbuch. Anstatt jede Seite durchzublättern, fragt Ihre KI einen cleveren Bibliothekar, der Ihnen sofort den relevantesten Abschnitt bringt. Das ist im Grunde das, was eine Vektordatenbank macht.
Wenn Sie die Inhalte Ihres Hotels hochladen, wie z. B. Richtlinien, FAQs oder Gästeinformationen, zerlegt das System diese in kleinere Teile und wandelt jedes in einen Vektor um. Vektoren sind einfach numerische Darstellungen, die die Bedeutung des Inhalts erfassen. Ähnliche Ideen werden nah beieinander platziert, sodass die KI weiß, wo sie suchen muss, wenn ein Gast eine Frage stellt.
So funktioniert es:
Auf diese Weise verlässt sich die KI nicht auf Gedächtnis oder Vermutungen. Sie findet die Antwort basierend auf Ihrem tatsächlichen Inhalt und reagiert mit Klarheit und Selbstvertrauen.
Dieser Teil wird etwas technischer, aber es lohnt sich zu verstehen, was hinter den Kulissen passiert, wenn Aplysia 3 eine Anfrage von einem Gast oder Mitarbeiter beantwortet.
RAG steht für:
So sieht der vollständige Workflow aus:
Das Hinzufügen von Retrieval-Augmented Generation zu Ihrem KI-Setup bietet klare, praktische Vorteile, insbesondere in einer Hotelumgebung, in der Genauigkeit, Geschwindigkeit und Gästezufriedenheit eine Rolle spielen.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
Bessere Genauigkeit
RAG-Systeme verwenden echte Inhalte aus Ihrem Hotel und nicht nur das, was die KI während des Trainings gelernt hat. Dies verringert das Risiko von Halluzinationen oder vagen Antworten und sorgt dafür, dass Gäste Antworten erhalten, die auf Fakten basieren.
Relevantere Antworten
Indem es die kontextspezifischsten verfügbaren Informationen einbezieht, hilft RAG der KI, Antworten zu geben, die Ihre tatsächlichen Richtlinien, Angebote und Einstellungen widerspiegeln. Keine generischen Antworten mehr, die das Ziel verfehlen.
Immer auf dem neuesten Stand
Sie können die Inhalte Ihres Hotels ändern und die Änderungen sofort im Chatbot sehen. Es ist kein erneutes Training oder Warten auf Aktualisierungen erforderlich.
Einfacher zu verstehen und zu prüfen
Da das System echte Dokumente als Teil des Prozesses abruft, ist es einfacher nachzuvollziehen, woher die Informationen stammen. Das macht es transparenter und vertrauenswürdiger.
Flexibel und zukunftssicher
Abruf und Generierung werden getrennt behandelt, sodass Sie Ihre Inhalte aktualisieren oder das Modell verbessern können, ohne alles neu aufbauen zu müssen.
Spart Tokens
Anstatt alles in eine einzige Eingabe zu packen, wählt RAG nur die relevantesten Inhalte aus. Dies hilft, die Größe jeder Abfrage zu reduzieren, was die Leistung verbessern und die Kosten im Rahmen halten kann.
Während Retrieval-Augmented Generation einige der größten Probleme herkömmlicher Sprachmodelle löst, bringt es auch eigene Herausforderungen mit sich. Ein Verständnis dafür hilft Hotelteams, das Beste aus dem System herauszuholen.
Die Abrufqualität hängt von Ihrem Inhalt ab
Die KI kann nur finden und verwenden, was bereits vorhanden ist. Wenn Ihre Dokumente unvollständig, inkonsistent oder unklar sind, kann sie möglicherweise falsche Details ziehen oder Schwierigkeiten haben, richtig zu antworten.
Die Geschwindigkeit kann variieren
Da RAG vor der Generierung einer Antwort eine Datenbank durchsucht, können die Antwortzeiten im Vergleich zu einem einfachen, einstufigen Chatbot etwas länger sein. Dies ist in der Regel minimal, sollte jedoch in Situationen mit hohem Datenverkehr berücksichtigt werden.
Inhaltsstruktur ist wichtig
Damit das System gut funktioniert, sollten Ihre Dokumente gut geschrieben und leicht in Abschnitte unterteilt sein. Schlechte Formatierung oder zu komplexer Text können die Qualität der Informationsabfrage beeinträchtigen.
Diese Einschränkungen sind beherrschbar und können oft durch die Überprüfung der Inhaltsqualität und die Überwachung der Leistung angegangen werden. Aplysia 3 enthält Tools, die dabei helfen, von Inhaltsvisibilität bis hin zur Verfolgung unbeantworteter Fragen, damit Sie immer wissen, wo Verbesserungen erforderlich sind.
Große Sprachmodelle sind leistungsstark, aber allein reichen sie nicht aus in den Bereichen, die für Hotels am wichtigsten sind, wie Genauigkeit, Kontext und der Umgang mit ständigen Veränderungen.
Retrieval-Augmented Generation schließt diese Lücke. Indem echte Inhalte aus den Dokumenten Ihres Hotels abgerufen werden, hilft RAG Ihrer KI, intelligentere und zuverlässigere Antworten zu geben. Es reduziert Halluzinationen, verbessert die Gästezufriedenheit und gibt Ihrem Team mehr Kontrolle darüber, was geteilt wird.
Mit Aplysia 3 ist diese Technologie nun vollständig in HiJiffys Lösung integriert. Updates erfolgen sofort, Inhalte sind einfach zu verwalten, und der Chatbot passt sich an die einzigartige Struktur Ihres Hotels an – egal, ob Sie eine oder fünfzig Immobilien verwalten.
Kurz gesagt, macht RAG KI praktischer, persönlicher und viel nützlicher in der realen Welt der Gastronomie.
Dieser Artikel basiert auf technischen Beiträgen von Vanda Azevedo aus HiJiffy’s AI-Team.
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Finanzierung:
Dieses Projekt wurde durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Vertragsnummer 782509 finanziert.
