Einführung in Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG) und wie funktioniert es?

Ein abstraktes, kunstvolles Bild, das die 'Retrieval Augmented Generation' als eine innovative Maschine visualisiert, die Bücher und Wissen in ein Fass der 'verbesserten KI-Qualität' destilliert. Die Darstellung soll in einem surrealistischen Stil erfolgen, mit der Maschine als zentralem Element, umgeben von schwebenden Büchern und leuchtenden Symbolen des Wissens. Die Atmosphäre ist geheimnisvoll und inspirierend, mit einer Stimmung, die die Faszination und die transformative Kraft der Technologie einfängt. Füge zusätzliche Elemente hinzu, die Neugier und das Wunder der Wissensverarbeitung verstärken.

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG) und wie funktioniert es?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine aufkommende Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz, die das Potenzial hat, Chatbots und andere KI-Systeme in naher Zukunft zu revolutionieren. Bei RAG handelt es sich um eine Kombination aus großen Sprachmodellen (LLMs) und einem Information-Retrieval-System.

Das Ziel von RAG ist es, die Genauigkeit und Aktualität von Antworten in Dialogsystemen wie Chatbots zu verbessern. Anstatt sich nur auf das trainierte Wissen des Sprachmodells zu verlassen, greift RAG auf externe Informationsquellen zu, um relevante Fakten, Daten und Inhalte abzurufen.

So funktioniert RAG:

  1. Der Nutzer stellt dem Chatbot oder KI-System eine Frage
  2. Diese Frage wird verwendet, um über ein Information-Retrieval-System relevante Dokumente und Datenquellen abzurufen
  3. Die gefundenen Daten werden in Vektoren kodiert und in eine Vektordatenbank geladen
  4. Das Sprachmodell generiert mithilfe der Frage und der zusätzlichen Vektoren eine Antwort
  5. Dem Nutzer wird die finale Antwort präsentiert

Die Vorteile von RAG

RAG und die Kombination großer Sprachmodelle mit externer Wissensquellen bringt einige wichtige Vorteile:

  • Verbesserte Genauigkeit: Durch die zusätzlichen Informationen werden Tatsachenbehauptungen und Antworten akkurater und verlässlicher.
  • Weniger Halluzinationen: Da das Modell auf konkreten Daten und nicht nur auf Mustererkennung beruht, werden falsche oder erfundene Antworten reduziert.
  • Aktualität: Neue Entwicklungen und Ereignisse können durch die Anbindung externer Quellen zeitnah berücksichtigt werden, ohne das Modell neu trainieren zu müssen.
  • Skalierbarkeit: Das Wissen lässt sich durch die Anbindung zusätzlicher Dokumente und Datenquellen einfach erweitern.
  • Einfache Implementierung: Mit vortrainierten Basismodellen lässt sich RAG kosteneffizient für unterschiedlichste Anwendungsfälle implementieren.

Anwendungsbeispiele für RAG

RAG eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, von Chatbots über Wissensdatenbanken bis hin zu kreativen Schreibtools:

Chatbots und digitale Assistenten

  • Kundenservice: Chatbots können mit RAG den Status von Bestellungen und Retouren abfragen, Versanddaten einsehen, Reklamationen prüfen etc.
  • Produktsupport: Digitale Assistenten hilft RAG, auf detaillierte Produktinformationen und Handbücher zuzugreifen, um präzise Fragen zu beantworten.

Interne Wissensdatenbanken

  • Onboarding: RAG-Chatbots können neue Mitarbeiter mit relevanten Dokumenten, Prozessen und Ansprechpartnern versorgen.
  • Wissensmanagement: Firmeninterne Abläufe, Richtlinien und Dokumente lassen sich für die Belegschaft zugänglich und durchsuchbar machen.

Kreatives Schreiben

  • Automatische Textgenerierung: Mit Zugriff auf Recherchequellen und Daten können RAG-Systeme maßgeschneiderte Texte erstellen, von Berichten über Newsletter bis Social Media Posts.
  • Interaktives Storytelling: RAG ermöglicht neue Formen interaktiver und dynamischer Geschichten, die auf Nutzer-Input eingehen können.

Die technischen Grundlagen von RAG

Damit RAG in der Praxis funktionieren kann, braucht es einige zentrale technische Komponenten:

Vektordatenbanken

Hier werden die Dokumente und Datenquellen in strukturierte Vektoren umgewandelt und abgelegt. Dadurch können sie effizient durchsucht und vom Sprachmodell interpretiert werden. Beliebte Vektordatenbanken sind Pinecone, Weaviate und Qdrant.

Einbettungsmodelle

Diese Modelle überführen Text und Dokumente in numerische Vektoren, die ihre Semantik abbilden. Das ermöglicht eine Ähnlichkeitssuche („Semantic Search“) und das Clustering nach Themengebieten.

Große Sprachmodelle (LLMs)

LLMs kommen bei RAG zum Textverständnis und der Antwortgenerierung zum Einsatz. Sie nutzen die externen Daten, um ihre Aussagen zu stützen. Beispiele sind GPT-3, Jurassic-1 oder BlenderBot.

Suchmaschinen und Crawler

Externe Web-Inhalte und Quellen können durch Crawler- und Suchmaschinentechnologien erschlossen werden. Damit lässt sich das Internet als Wissensquelle anzapfen.

RAG für den Datenschutz und die Compliance

Da bei RAG sensible Daten durchsucht werden können, ist auch der Datenschutz ein wichtiges Thema. Hier kann die Technologie sogar Vorteile bringen:

  • Externe Speicherung: Die Daten müssen nicht im Modell vorliegen, ein externer, verschlüsselter Speicher genügt.
  • Granulare Zugriffskontrolle: Über die Vektordatenbank lässt sich genau festlegen, auf welche Dokumente zugegriffen werden darf.
  • Auditierbarkeit: Die Herkunft der Informationen ist über die Datenbank nachvollziehbar.
  • On-Premise Hosting: Da alle Komponenten on-premise laufen können, bleiben die Daten im Unternehmen.

Damit eignet sich RAG auch für streng regulierte Branchen wie Finanzwesen, Gesundheit oder öffentliche Verwaltung.

Fazit: Der Durchbruch von RAG steht bevor

Retrieval Augmented Generation steht vor dem Durchbruch von einem vielversprechenden Ansatz hin zu einer Schlüsseltechnologie für produktive KI-Systeme. Indem bestehende Modelle mit domänenspezifischen Daten und Dokumenten angereichert werden, lassen sich viele Schwachstellen überwinden.

Die Kombination aus großen Sprachmodellen und unternehmenseigenen Datenquellen eröffnet neue Möglichkeiten für Chatbots, Dokumentationsassistenten und kreative Schreibtools. Auch in Sachen Datenschutz kann RAG die Compliance verbessern.

Kurz gesagt: 2024 könnte das Jahr werden, in dem RAG sein volles Innovationspotenzial entfaltet und in vielen Bereichen zu einem unverzichtbaren Bestandteil wird.

Quellen

[1] Was ist RAG? – Retrieval Augmented Generation erklärt – AWS https://aws.amazon.com/de/what-is/retrieval-augmented-generation/ 

[2] Datenschutz – RAG-Shop https://www.rag-shop.com/datenschutz/ 

[3] Was ist RAG, das Geheimnis der KI, die die Welt im Jahr 2024 verändern wird? https://de.futuroprossimo.it/2024/01/cose-la-rag-il-segreto-ai-che-trasformera-il-2024/ 

[4] Die Vorteile der Retrieval Augmented Generation (RAG) für die Nutzung von Chatbots https://www.digitalzentrum-fokus-mensch.de/kos/WNetz?art=News.show&id=2268

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