Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein fortschrittlicher Ansatz im Bereich künstlicher Intelligenz, der Informationssuche und -verarbeitung grundlegend verändert. In diesem Artikel erklären wir, was RAG ist, wie es funktioniert, welche Vorteile es bietet und welche Anwendungen es in der Praxis findet.
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Technologie, die Informationsabruf (Information Retrieval) und Textgenerierung (Generation) kombiniert, um präzisere und kontextuell relevantere Antworten zu erzeugen.
Im Wesentlichen nutzt RAG eine oder mehrere Datenbanken oder ein Dokumentenspeicher, um relevante Informationen abzurufen und diese Informationen dann in die Textgenerierung zu integrieren. Dies ermöglicht es, präzisere und kontextuell relevantere Antworten zu erzeugen, als es durch reine Textgenerierung möglich wäre.
Experten wissen: Streng genommen bezeichnet „Information Retrieval“ – in der Fachliteratur auch mit IR abgekürzt – das Fachgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt Inhalte zu finden.
Wie funktioniert ein RAG?
Die Funktionsweise von RAG kann in drei Hauptschritte unterteilt werden: Informationsabruf, Informationsanalyse und Textgenerierung.
1. Informationsabruf (Retrieval)
Ein Eingabetext oder eine Frage wird verwendet, um relevante Dokumente aus einer großen Datenbank abzurufen.
Diese Dokumente werden nach ihrer Relevanz bewertet und gefiltert.
2. Kombination und Analyse der Informationen
Die abgerufenen Dokumente werden analysiert und die wichtigsten Informationen extrahiert.
Diese Informationen werden in einem verständlichen und kohärenten Format zusammengestellt.
3. Textgenerierung (Generation)
Die extrahierten Informationen werden verwendet, um eine präzise und relevante Antwort oder einen Text zu generieren.
Die Generierung erfolgt durch ein fortschrittliches Sprachmodell, das in der Lage ist, kontextuell passende und flüssige Texte zu erstellen.
Die folgende RAG-Infografik illustriert die Funktionsweise eines Retrieval Augmented Generators. Sie zeigt, wie ein Eingabetext eines Nutzers verwendet wird, um relevante Dokumente abzurufen, wie diese Dokumente analysiert und relevante Informationen extrahiert werden, und schließlich, wie diese Informationen zur Generierung eines präzisen und kohärenten Textes genutzt werden. In diesem spezifischen Fall werden auch noch drei Qualitätschecks durchgeführt: Relevanz, Nützlichkeit, Validität.
Die Infografik zeigt am Beispiel von ONTEC AI die Synergie zwischen Informationsabruf und Textgenerierung und wie diese zur Schaffung eines leistungsstarken RAG-Systems beitragen.
Vorteile von Retrieval Augmented Generation
Ein RAG hat besondere Stärken, die für Unternehmen einige bedeutende Vorteile mit sich bringen können: Präzise Antworten mit geringeren KI-Halluzinationen, verbesserte Effizienz, Skalierbarkeit und kein Bedarf an Model Retraining sind nur einige davon.
Hier kommt eine detaillierte Auflistung der wichtigsten RAG Vorteile:
RAG bietet präzisere und relevantere Antworten
RAG-Systeme bieten im Vergleich zu traditionellen Textgenerierungsmodellen deutlich präzisere und relevantere Antworten. Dies liegt daran, dass sie auf eine Vielzahl von externen und/oder unternehmensinternen Informationen zugreifen und diese in Echtzeit integrieren können.
RAG erhöht die Effizienz
Durch die Kombination von Informationsabruf und Textgenerierung kann RAG die Effizienz in vielen Anwendungsbereichen steigern. Zum Beispiel können Kundendienstsysteme schneller und genauer auf Anfragen reagieren, indem sie relevante Informationen aus einer Wissensdatenbank abrufen und sofort in die Antwort integrieren.
Was bedeutet eigentlich Effizienz? Je nach dem Kontext von RAGs können hier ganz unterschiedliche Definitionen vorkommen. Was hier beschrieben ist, ist die Effizienz der Mitarbeitenden, die durch den Einsatz steigt. Fakt ist aber auch, ist dass die Antworten durch ein RAG prozentuell richtiger werden. So werden kleinere (und damit Ressourcen-effizientere) LLMs konkurrenzfähig zu stärkeren Modellen (aber weniger ressourceneffizienten und manchmal auch langsameren). Somit kann ein RAG z. B. auch schneller und richtiger als das pure LLM sein, in das gewisse Informationen hineintrainiert wurden.
RAG ist skalierbar
RAG-Systeme sind hoch skalierbar und können mit großen Datenmengen umgehen. Sie sind in der Lage, aus umfangreichen Datenquellen relevante Informationen zu extrahieren und diese effizient zu nutzen.
RAG verursacht weniger KI-Halluzinationen
RAG kann KI-Halluzinationen reduzieren, weil es auf externe, verifizierte Datenquellen zugreift, anstatt ausschließlich auf das interne Modellwissen zu vertrauen. Durch den Abruf und die Integration realer Informationen aus einer Datenbank wird die Genauigkeit und Relevanz der generierten Texte erhöht, was die Wahrscheinlichkeit von fehlerhaften oder erfundenen Inhalten verringert.
Vorsicht: Nur wenn man eine Quelle gibt, heißt das nicht, dass das Modell nicht trotzdem halluziniert. Eine integrierte Validitätsprüfung hingegen kann ein LLM daran hindern, nicht belegte Informationen auszugeben.
RAG bietet Zitate und Quellenangaben
Ein Retrieval Augmented Generator kann Zitate und Quellenangaben ermöglichen, weil es relevante Informationen aus externen Datenbanken abruft und diese Informationen in den generierten Text integriert. Dadurch können genaue Referenzen zu den ursprünglichen Quellen angegeben werden, was die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der generierten Inhalte verbessert.
RAG benötigt kein Model-Retraining
RAG ermöglicht eine Auffrischung der Wissensbasis ohne Model-Retraining, da es auf externe Datenbanken zugreift, um aktuelle Informationen abzurufen und diese in Echtzeit zu verwenden. Dadurch kann das System sofort auf neue Daten zugreifen und sie in die Generierung einbeziehen, ohne dass das zugrunde liegende Modell neu trainiert werden muss.
RAG respektiert RBAC und Nutzerrechte
RBAC steht für Role Based Access Control und beschreibt, dass nur bestimmte Rollen bestimme Rechte für Operationen haben. SAP-Nutzer kennen ein das gleiche Konzept als CRUD — Create, Read, Update und Delete.
RAG respektiert die RBAC-Berechtigungen der Benutzer, indem es sicherstellt, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf bestimmte Datenoperationen haben, was die Datensicherheit und -integrität gewährleistet.
RAG erlaubt den Einsatz kleinerer und effizienterer Modelle
RAG erlaubt kleinere und effizientere Modelle, da es umfangreiche Wissensdatenbanken für den Abruf von Informationen nutzt, anstatt das gesamte Wissen im Modell selbst zu speichern. Dadurch kann das Modell kleiner und weniger komplex sein, da es nicht alle Informationen intern vorhalten muss, sondern bei Bedarf extern abruft.
RAG für standardisierte Modelle bei Erhalt der kompetitiven Differenzierung
Ein RAG macht das nicht nachtrainierte Modell kompetitiv oder sogar besser in Sachen Leistung, genauer gesagt in Prozent richtiger Antworten.
Währenddessen wird die wettbewerbsrelevante Differenzierung durch die Nutzung unterschiedlicher Datenquellen und spezifischer Retrieval-Strategien beibehalten. Dadurch können Unternehmen ihre einzigartigen Stärken und Domänenwissen einbringen, während sie von der Effizienz und Stabilität eines standardisierten Modells profitieren. Dazu kommt, dass man sich die Investition ins das Retraining sparen kann, ein RAG ist also kosteneffizienter.
Gibt es in diesem Artikel unbekannte Begriffe? In unserem KI-Glossar haben wir den Grundwortschatz künstlicher Intelligenz zusammengetragen.
Herausforderungen von Retrieval Augmented Generation
Datenqualität und Datenverfügbarkeit
Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von RAG ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten. RAG-Systeme sind auf umfangreiche und qualitativ hochwertige Datenbanken angewiesen, um präzise Informationen abrufen zu können.
Was bedeutet hier qualitativ hochwertig?
1. Es stehen keine veralteten oder falschen Informationen in den Dokumenten
2. Die Dokumente können von der Maschine auch richtig ausgelesen werden und sie scheitert nicht an Hürden wie Dateiformat oder Bildqualität.
Eine Stärke von RAG ist, dass es praktisch auch schon mit einer einzigen Seite Inhalte geht. Natürlich sind die Antworten von den Inhalten abhängig. Was also nicht drin steht, wird auch nicht beantwortet werden.
Integration und Anpassung
Die Integration von RAG in bestehende Systeme kann komplex sein und erfordert eine sorgfältige Anpassung an die spezifischen Anforderungen der jeweiligen Anwendung. Dies erfordert sowohl technisches Know-how als auch eine genaue Analyse der Anwendungsfälle und vorhandener Datenformate.
Mit fortschreitender Technologie und der Verfügbarkeit immer größerer und qualitativ hochwertigerer Datenbanken wird erwartet, dass RAG-Systeme in Zukunft noch bedeutend leistungsfähiger und vielseitiger werden.
Zusammenfassung und Key Takeaways
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Technologie, die Informationsabruf und Textgenerierung kombiniert, um präzisere und relevantere Antworten zu erzeugen. Sie bietet erhebliche Vorteile in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit und findet Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Kundendienst, Wissensmanagement, im Versicherungsbereich und der Medizin.
Trotz einiger Herausforderungen, wie der Notwendigkeit qualitativ hochwertiger Daten und der Integration in bestehende Systeme, hat RAG das Potenzial, unsere Informationsverarbeitung und -nutzung grundlegend zu verbessern.
- RAG kombiniert Informationsabruf und Textgenerierung für präzisere und relevantere Antworten.
- Hauptvorteile sind Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit.
- Anwendungsbereiche umfassen Kundendienst, Wissensmanagement, Versicherungsbereich, Medizin und jeder andere Bereich, in dem manuell sensible Daten herausgesucht und kombiniert werden müssen.
- Herausforderungen bestehen in der Datenqualität und der Systemintegration.
- Die Zukunftsperspektiven sind vielversprechend, mit kontinuierlicher technologischer Weiterentwicklung.
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