Einführung in Retrieval Augmented Generation (RAG)

Was ist RAG?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Technik in der Verarbeitung natürlicher Sprache. RAG soll die Generierung von Text durch die Kombination von Wissen aus privaten oder proprietären Datenquellen deutlich verbessern. Sie kombiniert ein Retrieval-Modell, das für das Suchen in umfangreichen Datensätzen oder Wissensdatenbanken konzipiert ist, mit einem Generierungsmodell, in der Regel einem Large Language Model (LLM), das kohärenten Text verarbeitet und generiert.

RAG erhöht die Genauigkeit einer Antwort durch die Integration von Kontextinformationen aus zusätzlichen Datenquellen. Dabei kann das Wissen des LLM ohne zusätzliches Training vergrößert werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die für die Vergrößerung des Wissens ein erneutes Training des Modells erfordern, optimiert RAG die Ausgabe des Sprachmodells ohne langwierige Iterationen.

Durch die Nutzung verschiedener Datenquellen, wie Internetdaten, proprietäre Geschäftsdaten oder interne Dokumente, vereinfacht RAG Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen und die Erstellung von Inhalten. Die Fähigkeit, auf externe Informationen zuzugreifen, ermöglicht es der generativen KI, präzisere, kontextbezogene Antworten zu geben. RAG-Implementierungen verwenden in der Regel Such- und Abfragetechniken, wie z. B. vektorielle oder semantische Suchmethoden, um Antworten auf die Intentionen des Nutzers abzustimmen und die relevantesten Ergebnisse zu liefern.

Wie funktioniert die RAG?

Die Abbildung zeigt eine typische RAG-Pipeline. Der gesamte Prozess ist in zwei Schritte unterteilt:

Retrieval

• Der Prozess beginnt mit der Eingabe einer Frage, bei der es sich um eine tatsächlich Frage des Benutzers oder eine andere beliebige Texteingabe handeln kann, die eine detaillierte Antwort erfordert.
• Die Frage wird zu einem Vektor in einem hochdimensionalen Raum umgewandelt und mit den Vektoren verglichen, die in einer Wissensdatenbank gespeichert sind.
• Das Retrieval-Modell bewertet die Vektoren in der Wissensdatenbank auf der Grundlage ihrer Übereinstimmung mit der ursprünglichen Frage. Die Dokumente oder Textpassagen mit den höchsten Scores werden für die weitere Verarbeitung ausgewählt; ein Vorgang, der allgemein als semantische Suche bekannt ist.
• Diese abgerufenen Informationen dienen nun als Referenzquelle für alle Fakten und kontextuellen Daten, die das Modell benötigt.

Generation

• Im zweiten Schritt wird ein Prompt, der Anweisungen zur Generierung einer Antwort enthält, zusammen mit dem Kontext und der ursprünglichen Frage an ein LLM gesendet.
• Das LLM generiert eine Antwort auf der Grundlage des Prompts.
• Diese Antworten sind im Allgemeinen präziser und kontextuell aussagekräftiger, da sie mit zusätzlichen Informationen aus dem Retrieval-Modell angereichert wurden. Diese Fähigkeit ist besonders in spezialisierten Bereichen von Bedeutung, in denen öffentlich zugängliche Internetdaten unzureichend sind.

Abbildung: Eine typische RAG Pipeline

Was sind die Vorteile von RAG?

• Aktuelle Informationen: RAG stellt sicher, dass das Modell mit den neuesten und relevantesten Informationen auf dem neuesten Stand bleibt, indem externe Referenzen regelmäßig aktualisiert werden. Dies garantiert, dass die generierten Antworten die neuesten Daten berücksichtigen, die für die Benutzeranfragen relevant sind.
• Kosteneffektivität: RAG bietet eine kosteneffiziente Lösung, die im Vergleich zum eigenständigen Training großer Sprachmodelle eine geringere Rechenleistung und weniger Speicherplatz benötigt. Weiterhin entfällt die Notwendigkeit, eigene Modelle zu entwickeln und zu trainieren, ein Vorteil, der sowohl Zeit als auch Geld spart.
• Verbesserte Genauigkeit und Validierung: RAG ist in der Lage, externe Quellen zur Unterstützung und Validierung von Antworten zu zitieren, sodass die Nutzer über zusätzliche Referenzen zur Überprüfung verfügen. Diese Funktion trägt dazu bei, die Glaubwürdigkeit und Genauigkeit der generierten Antworten zu erhöhen.

Was sind die Anwendungen von RAG?

• Verbessertes Kundenerlebnis: RAG führt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise ein, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, und bietet unvergleichliche Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenerfahrung. Durch die Integration von RAG in ihre Systeme können Unternehmen sicherstellen, dass Kundenanfragen mit genauen, relevanten und zeitnahen Antworten beantwortet werden. Ob es sich um Produktanfragen, Problemlösungen oder Hilfestellungen handelt, RAG ermöglicht es Unternehmen, nahtlose und personalisierte Erfahrungen zu liefern, die Loyalität und Vertrauen fördern.
• Chatbots und virtuelle Assistenten: Chatbots und virtuelle Assistenten sind zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen geworden, die die Interaktion mit ihren Kunden rationalisieren wollen. Mit RAG gehen diese KI-gesteuerten Agenten über rein geskriptete Antworten hinaus und greifen auf umfangreiche Wissensbestände zurück, um kontextbezogene und maßgeschneiderte Interaktionen zu liefern. Durch die Nutzung der RAG-Funktionen können Chatbots und virtuelle Assistenten die Absichten der Benutzer genauer verstehen, Bedürfnisse vorhersehen und nuancierte Antworten geben, wodurch die Qualität der Kundeninteraktion auf ein noch nie dagewesenes Niveau gehoben wird.
• Personalisierung: Im heutigen Zeitalter der Hyper-Personalisierung erwarten Kunden, dass Interaktionen auf ihre Vorlieben und ihr Verhalten zugeschnitten sind. RAG spielt eine zentrale Rolle bei der Ermöglichung dieses Maßes an Personalisierung, indem es die Antworten auf der Grundlage des individuellen Kontexts und der Historie dynamisch anpasst. Ob Produktempfehlung, Beratung oder Support, RAG stellt sicher, dass jede Interaktion maßgeschneidert ist.

Zusammengefasst: RAG kombiniert Retrieval- und Generierungsmodelle für eine leistungsstarke Textgenerierung. Es nutzt externes Wissen für präzise, relevante Antworten und personalisiert Interaktionen. Diese kosteneffektive Technik bietet einen grossen Fortschritt in der KI-Interaktion. Unsere Experten der Public Cloud Group können Unternehmen bei der Identifizierung und Implementierung von RAG für ihre spezifischen KI-Anwendungsfälle unterstützen und so sicherstellen, dass sie das volle Potenzial dieser innovativen Technologie ausschöpfen.