Retrieval Augmented Generation (RAG)
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Verfahren, das ein Sprachmodell mit einem externen Retriever kombiniert, um präzisere und aktuellere Antworten zu generieren. Der Retriever ist ein separates Suchmodul, das außerhalb des Sprachmodells läuft und passende Dokumente findet; der Generator nutzt die Textstellen, um eine fundierte Antwort zu verfassen. RAG steigert Faktentreue, senkt Halluzinationen und ermöglicht Antworten über Trainingsgrenzen hinaus.
Das Verfahren löst ein grundlegendes Problem von großen Sprachmodellen: Diese sind primär Textgeneratoren ohne gezielten Mechanismus zum Abrufen spezifischen Wissens. RAG erweitert die Fähigkeiten von Sprachmodellen auf bestimmte Domänen oder interne Unternehmensdaten, ohne dass eine kostspielige Neutrainierung erforderlich ist.
Wie funktioniert Retrieval Augmented Generation?
RAG erweitert den ursprünglichen Prompt um relevante Suchergebnisse aus externen Quellen, bevor das Sprachmodell eine Antwort generiert. Der Prozess gliedert sich in vier Hauptphasen:
Datenindexierung: Die zu referenzierenden Daten werden in Worteinbettungen umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert. Diese Daten können unstrukturiert (Texte, Bilder, Videos), semistrukturiert oder strukturiert vorliegen.
Datenabruf: Bei einer Benutzeranfrage durchsucht ein Retrieval-System die indexierten Daten und identifiziert die relevantesten Informationen. Hierbei kommen verschiedene Suchmethoden zum Einsatz, wie semantische Suche und Keyword-Suche.
Augmentierung: Die gefundenen Informationen werden dem ursprünglichen Prompt hinzugefügt und an das Sprachmodell weitergegeben. Das System kann auch erweiterte Augmentierungsmodule nutzen, die Anfragen in mehrere Domänen erweitern.
Antwortgenerierung: Das Sprachmodell generiert basierend auf der ursprünglichen Anfrage und den abgerufenen Dokumenten eine fundierte Antwort. Zusätzliche Schritte wie Re-Ranking oder Kontextauswahl können die Ausgabequalität weiter verbessern.
Welche Vorteile bietet RAG?
RAG reduziert KI-Halluzinationen erheblich, indem es Sprachmodelle mit faktischen Informationen aus vertrauenswürdigen Quellen versorgt. Ohne RAG können Sprachmodelle Fakten erfinden oder wichtige Informationen übersehen, da sie nur auf ihr implizit angeeignetes Wissen zurückgreifen.
Das Verfahren ermöglicht Zugriff auf aktuelle Informationen, die nicht in den ursprünglichen Trainingsdaten enthalten sind. Während Sprachmodelle auf ihre statischen Trainingsdaten beschränkt sind, kann RAG dynamisch auf neueste Entwicklungen und spezifische Unternehmensdaten zugreifen.
Kosteneffizienz stellt einen weiteren wichtigen Vorteil dar, da keine aufwändige Neutrainierung der Modelle erforderlich ist. Stattdessen genügt es, die externe Wissensbasis zu aktualisieren.
RAG bietet außerdem erhöhte Transparenz, da Nutzer die zitierten Quellen überprüfen können. Dies ermöglicht eine Verifikation der Antworten und stärkt das Vertrauen in die generierten Inhalte.
Welche Anwendungsfälle gibt es für RAG?
Chatbots mit Zugriff auf interne Unternehmensdaten stellen einen Hauptanwendungsfall dar. Kundenservice-Bots können so auf aktuelle Produktinformationen, Richtlinien oder FAQ-Datenbanken zugreifen.
In der Wissenschaft und Forschung ermöglicht RAG den Zugriff auf aktuelle Publikationen und Forschungsergebnisse. Forscher können so auf dem neuesten Stand der Wissenschaft basierende Antworten erhalten.
Rechtliche Anwendungen profitieren von RAGs Fähigkeit, auf aktuelle Gesetze und Rechtsprechung zuzugreifen. Dies verhindert, dass Anwälte nicht existierende Rechtsfälle zitieren.
Die Produktberatung wird durch RAG präziser, da Systeme auf detaillierte Produktspezifikationen und Vergleichsdaten zugreifen können.
Welche technischen Herausforderungen bestehen?
Die Qualität der Datenaufbereitung beeinflusst maßgeblich die RAG-Performance. Daten müssen gereinigt und in durchsuchbare Chunks aufgeteilt werden, wobei unnötige Elemente wie Logos oder Symbole entfernt werden.
Verschiedene Suchmethoden müssen optimal kombiniert werden. Semantische Suche versteht die Bedeutung hinter Begriffen, während Keyword-Suche nach exakten Übereinstimmungen sucht.
Die Auswahl relevanter Informationen erfordert ausgeklügelte Algorithmen, um die besten Chunks für die jeweilige Anfrage zu identifizieren. Zu viele oder irrelevante Informationen können die Antwortqualität beeinträchtigen.
Häufig gestellte Fragen zu RAG
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning?
RAG nutzt externe Datenquellen zur Laufzeit, während Fine-Tuning die Modellparameter permanent verändert. Fine-Tuning erfordert eine kostspielige Neutrainierung des gesamten Modells, während RAG flexibel verschiedene Datenquellen einbinden kann.
Kann RAG mit jedem Sprachmodell verwendet werden?
RAG ist ein universelles Verfahren, das mit praktisch jedem Sprachmodell kombiniert werden kann. Es wurde als allgemeine Methode entwickelt und lässt sich an verschiedene externe Ressourcen anpassen.
Wie aktuell sind RAG-Informationen?
RAG-Systeme können in Echtzeit auf aktuelle Informationen zugreifen. Die Aktualität hängt von der Aktualisierungsfrequenz der angebundenen Datenquellen ab.
Welche Datenformate unterstützt RAG?
RAG verarbeitet unstrukturierte, semistrukturierte und strukturierte Daten. Dazu gehören Texte, Bilder, Videos, Datenbankinhalte und Wissensgraphen.
Reduziert RAG wirklich Halluzinationen?
Studien zeigen, dass RAG Halluzinationen signifikant reduziert, indem es Sprachmodelle mit faktischen Informationen aus vertrauenswürdigen Quellen versorgt. Die Effektivität hängt von der Qualität der Datenquellen ab.
Verwandte Begriffe:
- Large Language Model
- Vektordatenbank
- Embeddings
- Information Retrieval
- Prompt Engineering
- KI-Halluzination
- Semantische Suche
- Fine-Tuning
- Wissensgraph
- Generative KI
Unter Retrieval-Augmented Generation (RAG) versteht man ein Softwaresystem, welches Information Retrieval mit einem Large Language Model kombiniert. Eine Abfrage, welche an das System gestellt wird, kann hierbei auf Informationen aus (externen) Informationsquellen, Datenbanken oder dem World Wide Web zugreifen statt nur auf die Trainingsdaten des Modells. Dies erhöht die Genauigkeit und Robustheit der generierten Inhalte, indem es die Modelle mit aktuellen und spezifischen Informationen versorgt. Typische Anwendungsfälle sind der Zugriff von Chatbots auf interne (Unternehmens-)Daten oder die Bereitstellung von Sachinformationen, die ausschließlich aus verlässlichen Quellen stammen sollen.