Brauche ich für vorhandene Antwortvorlagen schon ein RAG System?
Wer sich mit KI bei der Bearbeitung von E-Mails beschäftigt, stößt früher oder später auf den Begriff RAG. Gemeint ist damit vereinfacht gesagt eine KI mit Nachschlagefunktion. Bevor die Antwort geschrieben wird, sucht das System in vorhandenen Wissensquellen nach passenden Inhalten, zum Beispiel in Dokumenten, Handbüchern, alten E-Mails oder Datenbanken. Erst danach formuliert die KI daraus eine Antwort.
Viele erwarten bei KI so etwas wie eine Zauberkugel. Man tippt eine Frage ein, und raus kommt die ideale Antwort. In der Praxis klappt das manchmal, aber oft eben nicht.
Ein strukturierter Prompt ist keine Wissenschaft, eher ein kleines Geländer. Du gibst der KI ein sauberes Briefing, damit sie weniger raten muss. Das lohnt sich besonders bei Technik, bei Fehlern, bei längeren Texten, und überall dort, wo du am Ende etwas haben willst, das du wirklich benutzen kannst.
Viele Prompts scheitern nicht an der KI, sondern an der Erwartung dahinter. Ein Satz wird formuliert wie eine Anweisung, und es wird angenommen, dass das Ergebnis dann schon passen muss. Wenn das nicht passiert, entsteht Frust. Dabei liegt das Problem oft nicht in der Antwort, sondern im Denken davor. Ein Prompt beschreibt eine Vorstellung. Mehr nicht. Die KI versucht, diese Vorstellung umzusetzen, basierend auf dem vorhandenen Kontext. Wenn diese Vorstellung vage, widersprüchlich oder unvollständig ist, wird auch das Ergebnis entsprechend ausfallen.
Vor 4 bis 5 Jahren habe ich mir für den Eigengebrauch ein kleines Windows Tool geschrieben: ReplyX. Ich hatte damals ständig dieselben E-Mails und Standard Anfragen auf dem Tisch und keine Lust mehr, jedes Mal wieder von vorne zu tippen oder alte Mails rauszukramen. ReplyX war im Grunde meine kleine Vorlagen Sammlung, schnell griffbereit, ein Klick, fertig.