Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz ermöglicht Unternehmen innovative Möglichkeiten, wie sie ihre Daten nutzen können, um die Kundenerfahrung mit ihrer Webseite zu verbessern. Insbesondere das Zusammenspiel von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) birgt das Potenzial einer Revolution für die dialogorientierte Interaktion von Unternehmen im E-Commerce mit ihren Kunden. Was sind LLMs und was ist RAG? Wie funktionieren sie und welchen Nutzen kann ein E-Commerce-Unternehmen aus der Integration dieser Technologie für sich ziehen?
Was sind Large Language Models (LLMs)?
Large Language Models (LLMs) sind Künstliche Intelligenzen, die auf das maschinelle Analysieren, Transformieren und Generieren von natürlicher Sprache spezialisiert sind. Verglichen mit gängigen Sprachmodellen verfügen Large Language Models über eine beträchtliche Anzahl an Parametern, die mittels einer Vielzahl an Texten trainiert werden. Hierzu zählen Inhalte verschiedenster Art wie Bücher, Artikel und Webseiten. (Seemann, 2023) OpenAIs ChatGPT-4 beispielsweise verfügt über 100 Billionen Parameter, welche mittels einer großen Menge an Texten trainiert werden. Bereits heute finden LLMs in verschiedenen Bereichen Anwendung. Dazu zählen beispielsweise automatisierte Chatbots im Kundenservice sowie LLMs wie GPT-4 zur Generierung von Content oder zur Analyse von Daten. (Birhane et al., 2023)
Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) beschreibt eine Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit von LLMs zu optimieren. Durch den Abruf von Informationen aus externen Wissensquellen wie zum Beispiel Datenbanken wird der Output eines Modells in Sachen Relevanz und Präzision im Gegensatz zu „reinem Sprachmodell“ verbessert. RAG umfasst drei Hauptphasen:
- Retrieval (Abruf)
- Die Anwendung durchsucht externe Datenbanken nach relevanten Informationen bezüglich der vom Nutzer gestellten Frage.
- Anschließend durchsucht das Modell große Textmengen, woraufhin Abschnitte, welche semantisch zur vom Nutzer gestellten Frage passen, ausgewählt werden.
- Dies stellt dem LLM Informationen zur Verfügung, welche über das ursprüngliche Trainingswissen hinausgehen.
- Generation (Generierung)
- Die in dem Retrieval-Prozess ausgewählten Textabschnitte werden zu einem Eingabeprompt zusammengefasst.
- Der erstellte Prompt wird an das LLM übergeben, welches auf dem Prompt basierend eine fundierte Antwort auf die Frage des Nutzers generiert.
- Diese Kombination von bestehendem Wissen und neuen Informationen ermöglicht es dem Modell, genauere und aktuellere Antworten zu geben.
- Augmentation (Erweiterung)
- In der Phase der Augmentation wird die Integration der abgerufenen Informationen in die generierte Antwort verbessert.
- Es wird sichergestellt, dass die Antwort klar, relevant und kohärent ist und keine unnötigen Wiederholungen enthält.
(Gao et al., 2024)
Retrieval-Augmented Generation besteht aus drei Phasen. Dem Abruf externer Inhalte, der Generierung einer Antwort basierend auf den externen Inhalten und der Erweiterung bzw. Sicherstellung der Qualität der Antwort.
LLMs und RAG in der Praxis
Das Zusammenspiel von LLMs und RAG bringt zahlreiche Vorteile für Unternehmen im E-Commerce mit sich. Besonders in den Bereichen Kundensupport, Personalisierung und Entscheidungsfindung.
Hinsichtlich des Kundensupports können E-Commerce-Unternehmen durch den Einsatz von LLMs und RAG intelligente Chatbots entwickeln, die in der Lage sind, präzise auf Kundenanfragen zu reagieren. Diese Modelle liefern keine vorgefertigten Antworten, sondern relevante Informationen aus externen Datenbanken, um spezifische und detaillierte Auskünfte zu geben. (Jeyasri et al., 2024; Pathan et al., 2020).
Die Implementierung von RAG ermöglicht die Generierung personalisierter Produktempfehlungen. Durch den Abruf von Daten aus vergangenen Käufen, Browsing-Verhalten und anderen Kundeninteraktionen kann das System maßgeschneiderte Vorschläge machen, die die Kundenzufriedenheit und die Conversion-Rate erhöhen. (Raji et al., 2024; Shanmugapriya & Subramani, 2024).
Unternehmen im E-Commerce verfügen bereits über riesige Mengen an Daten. Das Zusammenspiel von LLMs und RAG ermöglicht es, diese Daten effizient zu analysieren und verwertbare Einblicke zu gewinnen. Dies kann zur Optimierung von Marketingstrategien, Lagerbestandsmanagement und anderen geschäftskritischen Prozessen beitragen. (Alves et al., 2022).
Ausblick & Fazit
Der Einsatz von LLMs und RAG bietet dem E-Commerce immense Chancen, welche über wirtschaftliche Aspekte hinausgehen. Darüber hinaus fördern KI-Technologien die ökologische, ökonomische und soziale Nachhaltigkeit und eröffnen neue Möglichkeiten für nachhaltiges Wirtschaften.
Ökologische Nachhaltigkeit wird durch die Optimierung von Geschäftsprozessen und Lieferketten erreicht, was Ressourcen schont und Abfälle vermeidet.
Ökonomische Nachhaltigkeit zeigt sich in gesteigerter Effizienz, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit. Daran anschließend tragen Kostenersparnisse, höhere Umsätze sowie personalisiertes Marketing zur Wirtschaftlichkeit des Unternehmens bei.
Soziale Nachhaltigkeit wird durch verbesserte Zugänglichkeit und Inklusion gefördert. Sprachassistenten und Chatbots unterstützen die Barrierefreiheit, während Mitarbeiter durch Entlastung bei Routinetätigkeiten zufriedener werden. Der verantwortungsvolle Umgang mit Daten bleibt jedoch entscheidend.
Gegenüber den immensen Möglichkeiten von KI-Technologien bestehen ebenso Herausforderungen. Dazu zählen die fehlenden Qualitätskontrollen sowie die Notwendigkeit der Mitarbeiterbildung. Die technologische Entwicklung schreitet unterschiedlich schnell voran. Während einige Unternehmen noch grundlegende Optimierungen vornehmen, nutzen andere bereits generative KI. Pilotprojekte und die Zusammenarbeit mit KI-Experten zeigen, dass auch in Deutschland das Potenzial von LLMs und RAG erkannt wird. Zukünftige Verbesserungen in Sprach- und Bilderkennung sowie die Kombination von KI mit neuen Technologien wie der VR-Brille Meta Quest werden weitere Einsatzmöglichkeiten schaffen. Trotz Kritik hinsichtlich der Datensammlung müssen Unternehmen verantwortungsvoll handeln, um Vertrauen zu gewinnen und zu erhalten.
Die Zukunft des E-Commerce ist mit dem Zusammenspiel aus LLMs und RAG vielversprechend und bietet immense Chancen für nachhaltiges Wachstum und Innovation.
Quellen
Seemann, M. (2023). Künstliche Intelligenz, Large Language Models, ChatGPT und die Arbeitswelt der Zukunft. No. 304, 100. https://www.econstor.eu/handle/10419/278731
Birhane, A., Kasirzadeh, A., Leslie, D., & Wachter, S. (2023). Science in the age of large language models. Nature Reviews Physics, 5, 4.
Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., Dai, Y., Sun, J., Wang, M., & Wang, H. (2024). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (arXiv:2312.10997). arXiv. http://arxiv.org/abs/2312.10997
Jeyasri, M., S, N., A, S., A, S., & M, V. (2024). AI Infused E-Commerce Website for Artisans. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 16–18. https://doi.org/10.48175/IJARSCT-18103
Raji, M. A., Olodo, H. B., Oke, T. T., Addy, W. A., Ofodile, O. C., Oyewole, A. T., Raji, M. A., Olodo, H. B., Oke, T. T., Addy, W. A., Ofodile, O. C., & Oyewole, A. T. (2024). E-commerce and consumer behavior: A review of AI-powered personalization and market trends. GSC Advanced Research and Reviews, 18(3), Article 3. https://doi.org/10.30574/gscarr.2024.18.3.0090
Alves, M., Lobo, A., & Muffato Reis, A. (2022, Januar). Assessing the use of pre-trained transformers to classify customer reviews.
Bildquelle: Dall-E