LLM-Chatbots, oder Large Language Model Chatbots, sind fortschrittliche KI-Systeme, die Generative KI einsetzen, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese intelligenten Chatbots basieren auf Large Language Modellen wie GPT-4 oder anderen Open Source Modellen, die mit enormen Mengen an Textdaten trainiert wurden, um ein tiefgehendes Verständnis von Kontext, Syntax und Semantik zu entwickeln. Durch diese fortschrittliche Sprachverarbeitung können LLM-Chatbots eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen, von der Beantwortung von Fragen und der Erstellung von Inhalten bis hin zur Automatisierung des Kundensupports.
Im Zusammenhang mit LLM-Chatbots spielen Methoden wie Retriever-Augmented Generation (RAG) eine wichtige Rolle. RAG kombiniert die Fähigkeiten eines Retrieval-Systems, das relevante Dokumente oder Informationen aus einer Datenbank abruft, mit der Generierungsfähigkeit eines Large Language Models. Dies ermöglicht es LLM-Chatbots, nicht nur auf der Grundlage des trainierten Modells zu antworten, sondern auch spezifische, kontextbezogene Informationen aus unternehmenseigenen Quellen zu integrieren, um präzisere und informiertere Antworten zu generieren. Der Einsatz von RAG erweitert also die Funktionalität von LLM-Chatbots erheblich, indem es Unternehmen möglich macht, das Wissen des Chatbots individuell zu ergänzen. Unternehmen können sogar definieren, dass der LLM-Chatbots ausschliesslich auf die vom Unternehmen zur Verfügung gestellten Inhalte zurück greifen soll. So wird sichergestellt, dass der Bot nicht auf ungewollte bzw. falsche Informationen zurück greift.