Kurze Antwort
Ein Chatbot ist eine Form der Interaktion, RAG ein Ansatz, der durch Abruf von Informationen aus einer Quelle antwortet, und ein KI-Agent ein System, das mit Werkzeugen Aktionen ausführen kann. Für Antworten auf Dokumentfragen mit Quellen genügt RAG; ein Agent kommt nur in Betracht, wenn Aktionen in einem System nötig sind, und seine Rechte werden eng gehalten.
Verschiedene Ebenen
Ein Chatbot ist eine Interaktionsform. RAG ruft externe Informationen zur Unterstützung einer Antwort ab. Ein Agent kann Werkzeuge für mehrstufige Aufgaben nutzen. Ein Chatbot kann RAG verwenden und ein Agent eine Chatoberfläche haben.
Die Verwirrung entsteht, weil ein Produkt alle drei Funktionen tragen kann: Eine Chat-Oberfläche (Chatbot), Dokumentsuche im Hintergrund (RAG) und die Anlage eines Datensatzes nach Freigabe (Agent) können im selben Produkt zusammenkommen. Achten Sie also auf die zu erledigende Aufgabe, nicht auf den Produktnamen.
Bedarf in Fähigkeiten übersetzen
Allgemeines Gespräch, Dokumentantwort mit Quellen und CRM-Änderung sind verschiedene Anforderungen. Ein breit berechtigter Agent kann bei Dokumentensuche unnötige Risiken und Aufwand erzeugen.
Schreiben Sie jede Anforderung in einem Satz: „Mitarbeitende sollen die Antwort aus den Prozeduren mit Quelle sehen“ ist ein RAG-Bedarf; „Das System soll aufgrund einer eingehenden Anfrage einen Datensatz anlegen“ ist ein agentenartiger Aktionsbedarf. Menschliche Kontrolle und Fehlerbehandlung werden für beide unterschiedlich entworfen.
Auswahl und Bewertung
Prüfen Sie Antwort, Quellen, Aktionen, Rechte und menschliche Übergabe getrennt. Wählen Sie zunächst die engste ausreichende Lösung und erweitern Sie Autonomie nur bei gemessenem Bedarf.
Nehmen Sie in den Testsatz auch Fragen auf, die nicht beantwortet werden dürfen: Informationen, die nicht in den Quellen stehen, Fragen unberechtigter Nutzer und unklare Anfragen. Richtiges Ablehnen bestimmt die Qualität ebenso wie richtiges Antworten.
Ein schrittweises Vorgehen
Beginnen Sie mit der engsten Lösung und erweitern Sie sie, sobald der Bedarf gemessen ist: zuerst ein Wissensassistent, der mit Quellen antwortet, dann Werkzeuge mit reinen Leserechten und zuletzt Schritte, die freigegebene Aktionen ausführen. Gehen Sie erst zur nächsten Stufe, wenn die Qualitäts- und Sicherheitskriterien der aktuellen erfüllt sind.
Vor der Entscheidung vergleichen
Die Tabelle ist ein Ausgangsrahmen. Probieren Sie die Optionen an derselben Beispielaufgabe aus; zeigen Sie vor dem Einsatz eines Agenten für eine Aktion mit Nebenwirkungen, dass Rücknahme und Freigabe funktionieren.
Häufige Fragen
Die Fragen, die bei der Wahl zwischen Chatbot, RAG und KI-Agent am häufigsten gestellt werden.
Ist RAG dasselbe wie ein Chatbot?
Nein. Ein Chatbot ist eine Gesprächsoberfläche; RAG ist ein Verfahren, das die Antwort mit aus einer externen Quelle abgerufenen Informationen stützt. Ein Chatbot kann RAG nutzen, muss es aber nicht.
Was eignet sich für Unternehmensdokumente?
Meist ein RAG-basierter Wissensassistent. Ausschlaggebend sind die Anwendung von Zugriffsrechten bei der Suche, die Quellenangabe und das Verhalten, bei fehlender Information nicht zu antworten. Einzelheiten auf der Seite KI-Wissensassistent.
Wann braucht man einen KI-Agenten?
Wenn wirklich eine Aktion in einem System ausgeführt werden soll, zum Beispiel einen Datensatz anlegen, eine Aufgabe erstellen oder einen Status aktualisieren. Dabei sind die Rechte eng zu halten, wiederholte Ereignisse als einen Vorgang zu behandeln und bei kritischen Schritten eine menschliche Freigabe zu belassen.
Sind Agenten zuverlässig?
Zuverlässigkeit hängt vom Entwurf ab: Ohne enge Werkzeugrechte, Validierung, Protokollierung und Rücknahmeweg lässt sich kein Agent sicher in Geschäftssystemen betreiben. Der Ratgeber Zuverlässige KI-Agenten in Geschäftssystemen erläutert das ausführlich.
Quellen und weiterführende Informationen
