Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert große Sprachmodelle, indem Daten aus externen Knowledge Bases integriert werden, um die Genauigkeit und Relevanz der Ausgaben zu verbessern, ohne dass Modelle neu trainiert werden müssen. Das macht diese Methode äußerst effizient und anpassungsfähig für bestimmte Bereiche.
Retrieval-Augmented Generation ist ein Begriff, der aus einem 2020 von Patrick Lewis verfassten Bericht stammt. In diesem Bericht stellt Lewis eine Methode vor, die die Fähigkeiten von GenAI-Modellen erheblich erweitern konnte, und zwar durch die Integration externer Wissensquellen. Diese Integration wurde entwickelt, um die Genauigkeit und Anwendbarkeit der Modelle in verschiedenen Kontexten zu verbessern. Hierdurch haben RAG-Forschung und -Anwendungsfälle rasant zugenommen.
Der Begriff „Retrieval-Augmented Generation“ beschreibt genau die Kernfunktion der Methode: die Ergänzung („Augmented“) des generativen Prozesses von KI-Modellen durch den Abruf („Retrieval“) externer Daten. Das Konzept gewann schnell an Bedeutung, was zu einer breiten Akzeptanz in akademischen und kommerziellen Bereichen führte. Heute unterstützt RAG zahlreiche KI-Systeme – sowohl in Forschungsumgebungen als auch in realen Anwendungen – und stellt eine entscheidende Evolution in der Nutzung und Entwicklung generativer Modelle dar.
RAG beginnt mit der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Datenbanken oder Dokumenten. Diese Daten werden dann in ein Format konvertiert, das das Modell durchsuchen und verwenden kann, um eine Art externe Wissensbibliothek zu erstellen.
Large Language Models, LLMs stehen bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz an vorderster Front, insbesondere bei Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), wie z. B. Virtual Agents. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie menschliche Sprache verstehen und natürlich klingende Texte generieren können, um in verschiedenen Kontexten genaue Antworten bereitzustellen. Es gibt jedoch einige Herausforderungen, die LLMs mit sich bringen und die ihre Zuverlässigkeit beeinträchtigen.
Ein großes Problem bei LLMs ist ihre Tendenz, Antworten zu liefern, die möglicherweise ungenau oder veraltet sind oder auf nicht maßgeblichen Quellen basieren. Da LLMs mit festen Datensätzen arbeiten, wird ihr Wissen zum Zeitpunkt des letzten Trainingsupdates effektiv eingefroren.
RAG bewältigt diese Herausforderungen durch die Integration eines Abrufmechanismus, der maßgebliche, aktuelle externe Wissensquellen nutzt, bevor Antworten generiert werden. Dieser Ansatz verbessert die Genauigkeit und Relevanz der von LLMs bereitgestellten Informationen und stellt gleichzeitig sicher, dass die Antworten auf verifizierten Daten basieren. Dadurch verbessert RAG das Vertrauen der Anwender und auch die Kontrolle über die Ausgaben von KI-Anwendungen.
Retrieval-Augmented Generation revolutioniert verschiedene Geschäftsfunktionen, indem sie die Genauigkeit und Personalisierung KI-gestützter Aufgaben verbessert. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Anwendungsfälle, in denen RAG erhebliche Vorteile bietet.
RAG-Technologie transformiert den Kundenservice, indem sie fortschrittliche Chatbots und virtuelle Assistenten unterstützt, die genauere, kontextbezogene Antworten liefern. Durch den Zugriff auf die neuesten Informationen und Daten aus maßgeblichen Quellen können diese KI-Systeme schnelle und personalisierte Lösungen für Kundenanfragen bieten. Diese Fähigkeit verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit und steigert die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz.
Darüber hinaus unterstützt RAG Unternehmen bei der Erstellung hochwertiger und relevanter Inhalte wie Blogbeiträge, Artikel und Produktbeschreibungen. Dank der Fähigkeit, Daten aus verschiedenen externen und internen Quellen abzurufen und zu integrieren, stellt RAG sicher, dass die Inhalte sowohl ansprechend als auch reich an verifizierten Informationen sind. Das spart viel Zeit und viele Ressourcen bei der Content-Entwicklung.
RAG ist für gründliche Marktforschung von unschätzbarem Wert, da hiermit Informationen aus einer Vielzahl von Online-Quellen zusammengestellt und analysiert werden können, darunter Nachrichtenagenturen, Branchenberichte und Social Media. So können Unternehmen Markttrends immer einen Schritt voraus bleiben und datengestützte Entscheidungen treffen, die mit der aktuellen Marktdynamik und dem Verbraucherverhalten in Einklang stehen.
RAG kann den Vertriebsprozess erheblich verbessern, indem virtuelle Unterstützung bereitgestellt wird, die auf Produktinformationen zugreifen und diese Informationen den richtigen Personen bereitstellen kann, einschließlich Spezifikationen und Lagerbeständen. Die Lösung kann Kundenfragen in Echtzeit beantworten und personalisierte Empfehlungen basierend auf Präferenzen und früheren Interaktionen anbieten. Sie kann sogar Bewertungen und Feedback von verschiedenen Kanälen einholen, um Kunden bei fundierten Kaufentscheidungen zu unterstützen.
RAG kann die Mitarbeiter-Experience verbessern, indem es einen leicht zugänglichen zentralen Wissens-Hub schafft. Durch die Integration interner Datenbanken erhalten Mitarbeiter genaue, aktuelle Informationen zu allen Bereichen: von Unternehmensrichtlinien bis hin zu betrieblichen Verfahren. Hierdurch können Unternehmen ein informiertes Personal gewährleisten und interne Prozesse optimieren, indem sie den Zeitaufwand für die Suche nach Informationen reduzieren.
RAG und semantische Suche verbessern LLMs, aber sie erfüllen unterschiedliche Funktionen. RAG verbessert LLMs durch die Integration externer Wissensquellen, um genaue und relevante Antworten zu generieren. Das ist besonders nützlich bei Anwendungen wie Kundensupport oder Inhaltsgenerierung, die genaue und aktuelle Informationen erfordern.
Die semantische Suche konzentriert sich hingegen darauf, die Absicht und die kontextbezogene Bedeutung von Abfragen zu verstehen. Hier kommt Natural Language Understanding zum Einsatz, damit Anwender große Datenbanken durchsuchen und Informationen abrufen können, die semantisch auf ihre Anfragen ausgerichtet sind.
Während RAG externe Daten nutzt, um LLM-Ausgaben zu ergänzen, automatisiert die semantische Suche den Datenabrufprozess und bewältigt Komplexitäten wie das Einbetten von Wörtern und das Unterteilen von Dokumenten. Dadurch wird der manuelle Aufwand bei der Datenvorbereitung reduziert und die Relevanz und Qualität der von LLMs verwendeten Informationen sichergestellt.
Zusammen verbessern RAG und semantische Suche die Funktionalität und Genauigkeit von KI-Anwendungen, indem sie sowohl den Abruf als auch die Generierungsprozesse verbessern.
RAG stützt sich auf mehrere kritische Komponenten innerhalb seiner Architektur, um die Funktionalität von LLMs zu verbessern.
- Orchestrierungsebene
Diese Komponente fungiert als zentraler Koordinator innerhalb des RAG-Systems. Sie verarbeitet die Anwendereingabe zusammen mit allen zugehörigen Metadaten, z. B. dem Konversationsverlauf. Die Orchestrierungsebene leitet Abfragen an das LLM weiter und verarbeitet die Bereitstellung der generierten Antwort. Diese Ebene integriert in der Regel verschiedene Tools und anwenderdefinierte Skripte, die häufig in Python geschrieben werden, um einen nahtlosen Betrieb im gesamten System zu gewährleisten. - Abruftools
Diese sind entscheidend, um den Kontext zu beschaffen, der erforderlich ist, um die Antworten des LLM zu unterstützen. Abruftools umfassen Datenbanken, die als Knowledge Bases dienen, und API-basierte Systeme, die relevante Informationen abrufen. Diese Tools bilden das Fundament der Antworten und stellen sicher, dass sie genau und kontextbezogen sind. - LLM
Das Large Language Model selbst ist die Kernkomponente, die Antworten basierend auf den Prompts und abgerufenen Informationen generiert. Unabhängig davon, ob sie von einem Drittanbieter wie OpenAI gehostet oder intern betrieben werden, verwenden LLMs umfangreiche datentrainierte Parameter, um präzise, kontextbezogene Ausgaben zu erzeugen.
Die Implementierung von Retrieval-Augmented Generation bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die Unternehmen meistern müssen. Hier einige der wichtigsten Dinge, die Sie beachten sollten:
Da RAG eine relativ neue Technologie ist, sind umfassende Kenntnisse und qualifizierte Mitarbeiter erforderlich, um sie effektiv zu implementieren. Diese Neuheit kann zu Unsicherheiten bei der Bereitstellung und Integration in bestehende Systeme führen.
Die Integration von RAG in bestehende Infrastrukturen erfordert oft Vorabinvestitionen in Technologie und Schulung. Unternehmen müssen möglicherweise erhebliche Anfangskosten zahlen, um die nötigen Ressourcen und Fachkenntnisse zu erhalten.
Es ist entscheidend, die effektivsten Methoden zur Modellierung und Strukturierung von Daten für die Verwendung in einem RAG-System zu bestimmen. Dazu gehört die Auswahl der richtigen Datenquellen und -formate, die sowohl den organisatorischen Anforderungen als auch den Fähigkeiten des LLM entsprechen.
Es müssen klare Anforderungen für Prozesse festgelegt werden, die RAG nutzen. Dazu gehört die Definition der Ziele und Ergebnisse, die von der Implementierung RAG-gestützter Anwendungen erwartet werden.
Es ist entscheidend, Prozesse zur Behebung potenzieller Ungenauigkeiten in den von RAG-Systemen generierten Ausgaben einzurichten. Dazu gehört es, Mechanismen zu entwickeln, um Fehler zu identifizieren, zu korrigieren und daraus zu lernen und so die Zuverlässigkeit der Antworten zu verbessern.
RAG bietet mehrere überzeugende Vorteile, die die Fähigkeiten von KI-Systemen erheblich verbessern können.
- Effiziente und kostengünstige Implementierung
RAG ermöglicht es Unternehmen, vorhandene Datenbanken und Wissensquellen zu nutzen, ohne dass sie Modelle umfassend neu trainieren müssen. Das bedeutet, dass die Implementierung zeit- und kosteneffizient ist. - Präzise und aktuelle Informationen
Durch den Abruf von Informationen aus maßgeblichen Echtzeitquellen stellt RAG sicher, dass die Daten, die zur Generierung der Antworten verwendet werden, genau und aktuell sind, was die Qualität der Ausgaben verbessert. - Mehr Vertrauen bei Anwendern
Die Genauigkeit und Relevanz der von RAG-Systemen bereitgestellten Informationen tragen dazu bei, das Vertrauen der Anwender zu steigern, da die Antworten zuverlässiger sind und auf verifizierten Daten basieren. - Mehr Entwicklerkontrolle
Entwickler haben mehr Kontrolle über die Antworten, die KI-Systeme mit RAG generieren. Sie können die Quellen angeben, aus denen Informationen abgerufen werden, und die Ausgaben an bestimmte Anforderungen und Kontexte anpassen. - Weniger ungenaue Antworten und Halluzinationen
Indem Antworten auf Fakten basieren, reduziert RAG die Wahrscheinlichkeit, falsche oder erfundene Antworten zu generieren, die in der KI-Terminologie häufig als „Halluzinationen“ bezeichnet werden. - Bereitstellung bereichsspezifischer, relevanter Antworten
RAG zeichnet sich auch durch die Bereitstellung maßgeschneiderter Antworten aus, die auf spezifischem Branchenwissen oder spezialisierten Bereichen basieren. Das macht es äußerst effektiv für sehr spezifische Anwendungen. - Einfacheres Training
RAG-Modelle lassen sich oft einfacher trainieren, da sie vorhandene Knowledge Bases und Daten nutzen können, was die Komplexität und Ressourcenintensität des Trainingsprozesses reduziert.
Im Folgenden finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Erklärung dazu, wie RAG funktioniert.
RAG beginnt mit der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Datenbanken oder Dokumenten. Diese Daten werden dann in ein Format konvertiert, das das Modell durchsuchen und verwenden kann, um eine Art externe Wissensbibliothek zu erstellen.
Wenn ein Anwender eine Frage stellt, wandelt RAG diese Frage in ein Format um, das sich für eine Suche eignet, und findet dann die relevantesten Informationen in seiner Wissensbibliothek. Wenn beispielsweise jemand nach seinen verbleibenden Urlaubstagen fragt, findet und verwendet RAG die Urlaubsrichtlinien des Unternehmens und den individuellen Urlaubsdatensatz der jeweiligen Person.
Als Nächstes kombiniert RAG die ursprüngliche Frage des Anwenders mit den Informationen, die es gerade gefunden hat. Diese kombinierten Informationen werden dann an das LLM weitergegeben, das sie verwendet, um eine genauere und fundiertere Antwort zu geben.
Um die Antworten relevant zu halten, aktualisiert RAG regelmäßig seine externen Datenquellen. Das kann automatisch oder zu geplanten Zeiten erfolgen, um sicherzustellen, dass die verwendeten Informationen immer aktuell sind.
Die Implementierung eines RAG-Systems umfasst mehrere wichtige Schritte. Durch diese Schritte verbessern diese Systeme effektiv die Fähigkeit eines LLM, Antworten zu generieren, die nicht nur auf seinem internen Wissen, sondern auch auf aktuellen externen Daten basieren.
Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln und vorzubereiten, die vom RAG-System verwendet werden. Die Daten müssen dann bereinigt und ordnungsgemäß formatiert werden, um Einheitlichkeit und Genauigkeit zu gewährleisten. In dieser Phase können Duplikate entfernt und Datenqualitätsprobleme behoben werden.
Sobald die Daten vorbereitet sind, müssen sie indiziert werden, um sie durchsuchbar zu machen. Hierbei wird ein strukturiertes Format erstellt – oft in einem Datenbank- oder Suchindex, in dem jedes Datenelement mit bestimmten Stichwörtern versehen oder in eine numerische Darstellung konvertiert wird. Dieser Indizierungsprozess bestimmt, wie effizient das System in späteren Phasen relevante Informationen abrufen kann.
Nachdem die Daten indiziert sind, kann das RAG-System nun relevante Informationen basierend auf Anwenderabfragen abrufen. Dieser Schritt umfasst den Abgleich der Abfrage oder bestimmter Stichwörter aus der Abfrage mit den indizierten Daten. Fortschrittliche Algorithmen werden verwendet, um sicherzustellen, dass die relevantesten und genauesten Daten abgerufen werden, um Antworten zu generieren.
Integrieren Sie schließlich die abgerufenen Daten in den Workflow des LLM. Dieser Schritt umfasst die Konfiguration des LLM, um die Anwendereingabe zusammen mit den abgerufenen Daten als Teil des Prompts zu akzeptieren. Das LLM nutzt dann sowohl sein antrainiertes Wissen als auch die neu abgerufenen externen Daten, um genauere Antworten zu generieren.
Um die Leistung eines RAG-Systems zu verbessern, sollten Sie die folgenden Strategien implementieren:
Hochwertige Daten bereitstellen
Bereinigte und genaue Daten verhindern, dass aus schlechten Daten schlechte Antworten entstehen. Dazu gehört es, irrelevante Markups zu entfernen und sicherzustellen, dass die Daten aktuell sind. Es bedeutet auch, die Integrität der Daten zu wahren (beispielsweise die Beibehaltung wichtiger Tabellenkopfzeilen). Hochwertige Daten verbessern die Fähigkeit des LLM, relevante Antworten zu verstehen und zu generieren.Mit verschiedenen Textblockgrößen experimentieren
Die Art und Weise, wie Daten in Blöcke unterteilt werden, kann die Leistung Ihres RAG-Systems erheblich beeinflussen. Bei kleineren Blöcken fehlt möglicherweise der Kontext, während größere Blöcke für das Modell schwierig zu verarbeiten sind. Das Testen verschiedener Blockgrößen kann Ihnen helfen, die optimale Balance zu finden, die den Kontext aufrechterhält, ohne das System zu überfordern.System-Prompt aktualisieren
Der Prompt, den Sie zum Aktivieren des LLM verwenden, kann die Ausgabe beeinflussen. Wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind, sollten Sie den Prompt überprüfen, um besser anzugeben, wie das Modell die bereitgestellten Daten interpretieren und verwenden soll. Sie können beispielsweise den Kontext klären oder die Formulierung anpassen, um den Fokus des Modells zu lenken.Vektorspeicher-Ergebnisse filtern
Das Filtern der aus Ihrem Vektorspeicher abgerufenen Ergebnisse kann die Relevanz und Genauigkeit verbessern. Sie können beispielsweise Filter festlegen, um bestimmte Dokumenttypen basierend auf Metadaten auszuschließen oder zu priorisieren, z. B. Dokumenttyp oder Veröffentlichungsdatum. Dadurch wird sichergestellt, dass die abgerufenen Informationen für die Abfrage am relevantesten sind.Verschiedene Einbettungsmodelle testen
Einbettungsmodelle können sich darin unterscheiden, wie sie Daten verarbeiten und darstellen. Indem Sie mit verschiedenen Modellen experimentieren, können Sie ermitteln, welches Modell am besten Ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Darüber hinaus sollten Sie anhand Ihrer Daten auch Ihre eigenen Einbettungsmodelle optimieren, um das Modell besser auf die spezifische Terminologie und die Nuancen Ihres Bereichs abzustimmen.
Durch die sorgfältige Umsetzung dieser Strategien können Sie die Wirksamkeit und Genauigkeit Ihres RAG-Systems erheblich verbessern. Und so steigern Sie nicht nur die Leistung, sondern erhalten auch zuverlässigere Ausgaben.
Retrieval-Augmented Generation verbessert derzeit umfassend die Fähigkeiten dialogorientierter KI-Anwendungen, indem es den Kontextbezug der Antworten steigert. Die potenziellen zukünftigen Anwendungen von RAG gehen jedoch weit über die aktuelle Verwendung hinaus.
Künftig könnte sich die RAG-Technologie so weiterentwickeln, dass generative KI nicht nur Informationen bereitstellen, sondern auch geeignete Maßnahmen ergreifen kann, die auf dem Kontext der Anwendereingabe und auf externen Daten basieren. So könnte eine RAG-gestützte KI beispielsweise verschiedene Optionen analysieren, um die beste Ferienwohnung zu finden, bei bestimmten Events automatisch Unterkünfte zu buchen und sogar die damit verbundenen Reisevorbereitungen zu treffen – alles als Reaktion auf die Anfrage eines Anwenders.
RAG könnte auch für tiefere Interaktionen in komplexeren Informationsbereichen sorgen. Beispielsweise könnte es Mitarbeiter nicht nur über Richtlinien zur Erstattung von Schulungskosten informieren, sondern gleich detaillierte, personalisierte Ratschläge zu geeigneten Schulungsprogrammen integrieren, die auf die Karriereziele und vorherigen Schulungen des Mitarbeiters abgestimmt sind. Es könnte außerdem den Anmeldungsprozess für diese Programme vereinfachen und nachfolgende Verwaltungsaufgaben wie das Einreichen einer Erstattungsanfrage übernehmen.
Und mit der Weiterentwicklung der RAG-Technologie könnte ihre Integration in KI die automatisierte Unterstützung und fundierte Entscheidungsfindung neu definieren.
RAG wird die Fähigkeiten von KI in einer Vielzahl von Branchen verbessern. Die Now Platform® von ServiceNow integriert KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Natural Language Understanding, um den Betrieb zu optimieren, Aufgaben zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Mit RAG-Systemen kann ServiceNow noch präzisere und kontextabhängigere KI-Lösungen bereitstellen und so die Produktivität und Effizienz über verschiedene Workflows hinweg steigern.
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