de.wedoany.com-Bericht: KT (Korea Telecom) hat auf Basis der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technologie eigenständig KT RAG entwickelt. Diese Technologie zielt darauf ab, die Präzision von KI-Suchmaschinen zu verbessern. Ihr differenzierender Vorteil liegt in der Optimierbarkeit für verschiedene Branchen und einer positiven Datenrückkopplungsschleife.
KT stellte am 17. im Rahmen des „KT AI Agent Learning Day" in der KT Gwanghwamun Building WEST in Seoul, Jongno-gu, die Fortschrittsstrategie für das unternehmenseigene Agentic AI sowie die Kernkompetenzen von KT RAG vor. RAG ist eine Technologie, die Antworten durch das Abrufen und Bereitstellen relevanter Dokumente generiert und hauptsächlich eingesetzt wird, um Halluzinationen generativer KI zu verhindern. KT nutzt diese Technologie, um die Suchgenauigkeit und die Fähigkeit zur Ausführung von KI-Aufgaben zu maximieren.
Durch die eigenständige Entwicklung eines speziellen RAG-Modells hat KT seine technologische Wettbewerbsfähigkeit gesteigert. Dabei wird das Embedding Model verwendet, um aus riesigen Datenmengen die Dokumente zu finden, die der Benutzerfrage am ähnlichsten sind. Das Re-ranker Model bestimmt die Priorität der Anzeige der gefundenen Dokumente. KT hat die Leistung dieser beiden Modelle so verbessert, dass sie besser an die koreanische Sprache angepasst sind.
Das von KT entwickelte Suchmaschinenmodul mit modularem Aufbau kann flexibel auf die Anforderungen verschiedener Branchen reagieren. Beispielsweise erfordern Kommunikationsdienste, die Leitungen und Geräte umfassen, den Einsatz der Graph RAG-Technologie für Korrelationsanalysen. Die Fertigungsindustrie hingegen benötigt die Multimodale RAG-Technologie, um Gerätezeichnungen und -fotos anzeigen und analysieren zu können. Der Schlüssel liegt in der Kombination verschiedener technischer Architekturen, um eine branchenspezifische Anwendung zu ermöglichen.
Ein weiteres Alleinstellungsmerkmal von KT RAG ist seine positive Datenrückkopplungsschleife. Durch die Erfassung von Protokollen des tatsächlichen Dienstbetriebs, die Analyse von Suchfehlerursachen und Benutzerfeedback sowie die anschließende Verbesserung und erneute Bereitstellung wird ein geschlossener Kreislauf gebildet. Dieses System wird bereits im unternehmenseigenen KI-Agentendienst eingesetzt, der derzeit von rund 14.000 KT-Mitarbeitern mit einer Nutzungsrate von 97 % verwendet wird.
KT plant, basierend auf den Betriebserfahrungen in der internen Umgebung, hochwertige KI-Dienste für die tatsächliche Industrie bereitzustellen. Kim Junseok, Leiter des Agentic AI Lab des KT AX Future Technology Institute, erklärte, dass zur Reduzierung von Halluzinationen durch die RAG-Technologie genaue Daten für die Entscheidungsfindung bereitgestellt werden und das KI-Modell zusätzlich mit spezifischen Informationen aus Bereichen wie Medizin, Finanzen und Recht trainiert wird. Darüber hinaus werden Erfahrungen aus verschiedenen Branchen in die Prompts integriert oder verschiedene Ansätze wie das „Harness Engineering", das die KI streng kontrolliert, genutzt, um Halluzinationen zu reduzieren.
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