Retrieval Augmented Generation (RAG)

Definition

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein hybrider Ansatz in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der Retrieval-basierte Methoden mit generativen Modellen kombiniert, um die Genauigkeit und Relevanz von AI-generiert Antworten. Indem relevante Dokumente oder Informationen aus einem großen Korpus abgerufen und als Kontext verwendet werden, verbessert RAG die Fähigkeiten generativer Modelle und ermöglicht ihnen, fundiertere und kontextuell genauere Ergebnisse zu erzielen.

Was ist die Geschichte hinter RAG?

RAG entstand als Reaktion auf die Einschränkungen rein generativer Modelle, die ohne umfassendes Training anhand spezifischer Datensätze oft Schwierigkeiten hatten, genaue Antworten zu liefern. Forscher erkannten das Potenzial der Kombination abrufbasierter Techniken, die sich hervorragend zum Auffinden relevanter Informationen eignen, mit generativen Modellen, die kohärente und kontextbezogen angemessene Antworten erstellen können. Dieser hybride Ansatz wurde im Laufe der Zeit verfeinert, um Fortschritte sowohl bei Abrufsystemen als auch bei Deep-Learning-Modellen zu nutzen.

Wer hat den Begriff RAG geprägt und wie kam es zu diesem Namen?

Der Begriff „Retrieval Augmented Generation“ wurde geprägt von Forschern bei Facebook AI Research (FAIR) im Jahr 2020. Der Name spiegelt den Kernmechanismus der Methode wider: Erweiterung des Generierungsprozesses von KI-Modellen durch Abruf relevanter Informationen, um die Qualität und Genauigkeit des generierten Textes zu verbessern.

Warum reden alle über RAG?

RAG hat große Aufmerksamkeit erregt, weil es sich mit den wichtigsten Herausforderungen in den Bereichen KI und NLP befasst. Durch die Integration von Abrufmechanismen mit generativen Modellen verbessert RAG die Fähigkeit von AI Systeme, die genaue, kontextbezogene und informative Antworten liefern. Dies macht es besonders wertvoll für Anwendungen wie Kundenservice, Wissensmanagement und alle Bereiche, in denen der genaue Abruf und die Generierung von Informationen von entscheidender Bedeutung sind.

Wie funktioniert Retrieval Augmented Generation (RAG)?

RAG funktioniert durch die Kombination zweier Hauptkomponenten: eines Retrievers und eines Generators. Der Retriever durchsucht einen großen Korpus von Dokumenten, um relevante Informationen basierend auf der Eingabeabfrage zu finden. Die abgerufenen Dokumente werden dann in den Generator eingespeist, der diesen zusätzlichen Kontext nutzt, um eine genauere und kontextbezogen relevantere Antwort zu erzeugen. Dieser duale Mechanismus ermöglicht es RAG, die Stärken sowohl der Retrieval-basierten als auch der Generative Ansätze.

Wie verwenden KI-Modelle RAG?

KI-Modelle verwenden RAG, indem sie zunächst den Retriever einsetzen, um relevante Informationen aus einem großen Datensatz zu identifizieren und zu extrahieren. Diese Informationen werden dann als Kontext für das generative Modell bereitgestellt, das sie verwendet, um eine genauere und kontextuell angemessenere Antwort zu erstellen. Dieser Prozess ermöglicht es der KI, Ausgaben zu generieren, die nicht nur kohärent, sondern auch mit relevanten Fakteninformationen angereichert sind.

Was sind einige Beispiele oder Anwendungsfälle aus der Praxis von Benutzern von RAG?

Beispiele für RAG aus der Praxis:

• Kundendienstleistung: Verbesserung von Chatbots und virtuellen Assistenten, um präzise und kontextrelevante Antworten auf Kundenanfragen zu geben.
• Content Creation: Unterstützung von Autoren und Journalisten durch das Abrufen relevanter Informationen und das Erstellen zusammenhängender Berichte.
• Medizinische Diagnose: Unterstützung von medizinischem Fachpersonal durch Abrufen relevanter medizinischer Literatur und Erstellen fundierter Diagnosevorschläge.
• Rechtsforschung: Unterstützung von Anwälten durch Abrufen relevanter Rechtsdokumente und Fallgesetze zur Erstellung fundierter Rechtsgutachten.

Was sind einige unternehmenstaugliche Anwendungen von RAG?

Zu den unternehmensweiten Anwendungen von RAG gehören:

• Wissensmanagementsysteme: Erweiterung interner Wissensdatenbanken durch Generierung genauer und relevanter Informationen für Mitarbeiteranfragen.
• Geschäftsanalytik: Unterstützung von Entscheidungsprozessen durch Abrufen und Zusammenfassen relevanter Geschäftsdaten.
• E-Commerce: Verbesserung von Produktempfehlungen und Kundeninteraktionen durch die Generierung von Antworten auf der Grundlage relevanter Produktinformationen und Bewertungen.
• Bildung: Unterstützung von Pädagogen und Schülern durch die Erstellung von Bildungsinhalten und Antworten auf der Grundlage umfangreicher akademischer Ressourcen.

Wie schneidet RAG im Vergleich zu anderen Technologien ab?

RAG kombiniert die Stärken von Retrieval-basierten Methoden und generativen Modellen und bietet damit einen einzigartigen Vorteil in Bezug auf Genauigkeit und Kontextrelevanz. So schneidet RAG im Vergleich zu anderen Technologien ab:

RAG vs. semantische Suche

• RAG: Kombiniert Abruf und Generierung, um kontextbezogen angereicherte Antworten bereitzustellen.
• Semantische Suche: Konzentriert sich ausschließlich auf das Abrufen relevanter Dokumente basierend auf der Abfragesemantik, ohne neue Inhalte zu generieren.

RAG vs. Feinabstimmung

• RAG: Verbessert generative Modelle durch Abrufen relevanter Informationen und reduziert so den Bedarf an umfangreicher Feinabstimmung.
• Feinabstimmung: Dabei wird ein generatives Modell anhand bestimmter Datensätze trainiert, um die Leistung zu verbessern. Dies kann zeitaufwändig und datenintensiv sein.

RAG vs. Prompt Engineering

• RAG: Verwendet abgerufene Informationen, um die Generierung zu erweitern und so Genauigkeit und Relevanz zu verbessern.
• Prompt Engineering: Dabei werden spezifische Eingabeaufforderungen zur Steuerung generativer Modelle erstellt, wodurch möglicherweise nicht immer kontextgenaue Antworten gewährleistet werden.