LLM + RAG = domänenspezifisches WissensmodellFür strukturierte, nachvollziehbare und anwendungsnahe Antworten

🧠 LLM + RAG = domänenspezifisches Wissensmodell
Für strukturierte, nachvollziehbare und anwendungsnahe Antworten.

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🔹 LLM (Large Language Model)
Das Sprachmodell bildet die Grundlage für:
• Verständnis von Benutzerfragen („In welcher Matrix analysieren wir Kalium?“)
• natürlichsprachliche Antwortgenerierung
• rollen- und kontextabhängige Formulierungen (z. B. Labor vs. Support vs. Vertrieb)

→ Ideal z. B. mit Mistral 7B, Mixtral, Command R+, OpenChat, Phi-3 (je nach Kundenwunsch)

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🔹 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
= Semantische Suche in definierten Wissensquellen + Antwort durch das LLM

Ablauf:
1. Nutzerfrage wird vom LLM verstanden
2. Die semantische Vektorsuche durchsucht z. B.:
• SOPs, IFUs, Gerätebeilagen, Produktinfos, LDTs, Vertragsdokumente, Datenbanken, Homepages
3. Das LLM generiert die Antwort ausschließlich auf Basis der gefundenen Quellen
4. Quellenangabe, Gültigkeit, Kontext werden mitgeliefert
→ „[Quelle: SOP_HbA1c_2023.pdf, gültig bis 12/2025]“

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🔹 Domänenspezifisches Reasoning in Lab Assist

Lab Assist ist mehr als RAG – es enthält:
✅ Dedizierte Wissensquellen pro Kunde/Organisation
✅ Strukturverständnis durch Verknüpfung mit LaborPublisher (PIM)
✅ Wissenslogik auf Fachsprachebene (z. B. „Stabilität“, „Matrix“, „Kontrollbereich“)
✅ Fallback-Logik bei unvollständiger Dokumentlage
✅ Quellen-Priorisierung, z. B. bevorzugte SOP vs. Herstellerinfo
✅ Antwort-Reduktion auf validiertes Wissen – keine spekulativen Ergänzungen

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🧪 Ergebnis:
Ein maßgeschneidertes, domänenspezifisches Assistenzsystem, das:
– mit der Sprache des Labors spricht,
– exakt nur auf gepflegtes Wissen zugreift
– und dabei kontextuell, sicher und erklärbar antwortet.

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📊 Und Gartner sagt dazu:

„By 2027, over 50% of the generative AI models used in enterprises will be domain-specific, rather than general-purpose models.“
— Gartner®, Hype Cycle™ for Artificial Intelligence, 2024

🎯 Empfehlung von Gartner:
Organisationen sollen zielgerichtet auf fachspezifische Modelle setzen – besonders in regulierten und wissensintensiven Branchen.

📌 Quelle:
Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2024

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