Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Technik, die große Sprachmodelle (LLMs) verbessert, indem sie deren inhärentes Wissen mit Echtzeit-Informationsabfragen aus externen Datenbanken kombiniert.

Dieser Ansatz ermöglicht es generativen KI-Modellen, genauere, aktuellere und kontextrelevante Antworten zu generieren, indem sie ihre Ergebnisse auf aktuelle, überprüfbare Daten stützen.

Da KI weiterhin in verschiedene Aspekte unseres Lebens integriert wird, von der Entscheidungsfindung in Unternehmen bis hin zu persönlichen Assistenten, wird der Bedarf an aktuellen, genauen Informationen immer größer und wichtiger. RAG geht auf diesen Bedarf ein, indem es die Lücke zwischen dem umfangreichen Wissen von Sprachmodellen und faktischen Echtzeitinformationen schließt.

Indem die KI-Antworten auf externen Datenquellen basieren, behebt RAG die wichtigsten Einschränkungen herkömmlicher Sprachmodelle, wie veraltete Informationen und Halluzinationen. Stellen Sie sich RAG als einen hocheffizienten Forschungsassistenten vor. Wenn eine Frage gestellt wird, verlässt es sich nicht nur auf sein Gedächtnis (wie herkömmliche KI-Modelle), sondern durchsucht aktiv eine riesige Bibliothek aktueller Informationen, um eine möglichst genaue und relevante Antwort zu geben. Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, mit sich schnell ändernden Informationen Schritt zu halten und kontextbezogenere Antworten zu geben.

Stellen Sie sich einen vielbeschäftigten Manager vor, der sich auf ein wichtiges Treffen mit einem potenziellen Investor vorbereitet. Unter Zeitdruck wenden sie sich an einen KI-Assistenten, um in letzter Minute einige Fakten über ihre Branche zu sammeln. Sie fragen: "Wie hoch war die Wachstumsrate des Sektors der erneuerbaren Energien im letzten Jahr?" Die KI antwortet zuversichtlich: "Der Sektor der erneuerbaren Energien verzeichnete im vergangenen Jahr eine robuste Wachstumsrate von 15,7 % und übertraf damit die traditionellen Energiequellen bei weitem." Beeindruckt von dieser konkreten Zahl, nimmt die Führungskraft sie in ihre Präsentation auf. Während des Treffens stellt der potenzielle Investor diese Zahl jedoch in Frage und erklärt, dass seine Quellen eine Wachstumsrate von nur 8,3 % angeben.

Dieses Szenario veranschaulicht ein häufiges Problem mit traditionellen LLMs: Halluzinationen. LLMs können manchmal plausibel klingende, aber falsche Informationen generieren, insbesondere wenn es sich um spezifische, aktuelle oder sich schnell ändernde Daten handelt.

Hier wird RAG entscheidend. Wenn der KI-Assistent RAG verwendet hätte:

• Er hätte eine ständig aktualisierte Datenbank nach den neuesten und genauesten Informationen über die Wachstumsraten der erneuerbaren Energien durchsucht.
• Wenn die genaue Zahl nicht verfügbar gewesen ist, könnte die KI eine Spanne angeben, die auf mehreren zuverlässigen Quellen beruhte, oder ausdrücklich darauf hinweisen, dass ihr keine aktuellen Daten vorlagen.
• Die Antwort hätte die Quelle der Informationen und das Datum der letzten Aktualisierung enthalten können.

Dieses Beispiel verdeutlicht, warum RAG so wichtig ist:

1. Es beugt Fehlinformationen vor: Da die Antworten auf abrufbaren Fakten beruhen, verringert RAG das Risiko von KI-Halluzinationen erheblich
2. Es schafft Vertrauen: Die Nutzer können sich darauf verlassen, dass die RAG-gestützte KI aktuelle und genaue Informationen liefert, die für Geschäftsentscheidungen entscheidend sind.
3. Es sorgt für Transparenz: RAG erlaubt es der KI, Quellen zu zitieren, so dass die Nutzer die Informationen unabhängig überprüfen können.

Mit der zunehmenden Integration von KI in unsere täglichen Arbeits- und Entscheidungsprozesse wird die Fähigkeit, genaue, aktuelle und überprüfbare Informationen zu liefern, nicht nur hilfreich, sondern unerlässlich. RAG ist eine Schlüsseltechnologie zur Erreichung dieses Ziels und schließt die Lücke zwischen dem umfangreichen Wissen der LLMs und dem Bedarf an zuverlässigen Echtzeitinformationen.

RAG-Systeme beruhen auf mehreren wesentlichen Elementen, die zusammenarbeiten, um erweiterte KI-Fähigkeiten zu bieten:

Große Sprachmodelle wie GPT-3, GPT-4 und BERT bilden den Kern der RAG-Systeme. Diese hochentwickelten KI-Modelle werden auf riesigen Mengen von Textdaten trainiert, so dass sie menschenähnliche Antworten verstehen und generieren können.

In RAG Frameworks sind sie verantwortlich für:

1. Verstehen von Benutzeranfragen
2. Synthese von Informationen aus abgerufenen Daten
3. Erarbeitung kohärenter und kontextgerechter Antworten

In externen Wissensdatenbanken werden strukturierte und unstrukturierte Informationen gespeichert, auf die schnell zugegriffen und die abgerufen werden können. Diese Datenbanken sind von entscheidender Bedeutung für die Bereitstellung aktueller und spezifischer Informationen, die in den Trainingsdaten des Sprachmodells möglicherweise nicht enthalten sind.

Die wichtigsten Aspekte sind:

1. Effiziente Speicherung von großen Datenmengen
2. Systeme zur schnellen Verarbeitung von Anfragen und zum Abruf von Informationen
3. Unterstützung für verschiedene Datentypen (Text, Bilder, Metadaten)

Information Retrieval Systeme spielen eine wichtige Rolle bei der Identifizierung und Extraktion relevanter Daten aus diesen Datenbanken. Zu den üblichen Abrufmethoden gehören:

1. Suche nach Schlüsselwörtern
2. Vector Search (Vektorsuche)
3. Semantische Suche
4. BM25-Algorithmus für das Ranking relevanter Dokumente

Die "Vektorisierung" von Daten ist die Grundlage für moderne RAG-Systeme. Dabei werden Textdaten in numerische Vektoren umgewandelt, was Vector Search (Vektorsuche) und effiziente Ähnlichkeitsvergleiche ermöglicht. Die wichtigsten Merkmale sind:

1. Generierung von Einbettungen mit Hilfe vortrainierter Modelle
2. Techniken zur Dimensionalitätsreduktion für eine kompakte Darstellung
3. Ähnlichkeitsmaße wie Cosinus-Ähnlichkeit zum Vergleich von Vektoren

Eine Vektordatenbank ist ein spezialisiertes System, das diese Vektordarstellungen effizient speichern und abfragen kann. Sie bieten:

1. Schnelle Suche nach dem "Nearest Neighbor" (nächsten Nachbarn)
2. Skalierbarkeit für die Verarbeitung großer Datenmengen
3. Unterstützung für komplexe Abfrageoperationen

Indizierungstechniken wie ANN-Algorithmen (Approximate Nearest Neighbour ) können die Abrufgeschwindigkeit und Effizienz von RAG-Systemen weiter verbessern.

Der RAG-Prozess umfasst mehrere anspruchsvolle Schritte, um Daten abzurufen und genaue, kontextbezogene Antworten zu generieren:

Bei einer Anfrage oder Aufforderung durchsucht das System eine externe Wissensdatenbank, um relevante Informationen zu finden. Bei dieser Wissensbasis kann es sich um eine Dokumentensammlung, eine Datenbank oder eine andere strukturierte Datenquelle handeln.

RAG verwendet fortschrittliche Suchalgorithmen, um die relevantesten Informationen zu identifizieren. Diese Algorithmen können Techniken wie semantische Suche oder Dense Vector Retrieval verwenden. Ziel ist es, kontextrelevante Daten zu finden, die die Antwort des Sprachmodells verbessern können.

Eine funktionale RAG-Architektur kombiniert eine Encoder-Komponente , eine Retriever-Komponente und eine Generator-Komponente. So funktionieren sie zusammen:

1. Encoder: Wandelt Eingabeabfragen in Vektordarstellungen um
2. Retriever: Durchsucht die Wissensdatenbank anhand der kodierten Abfrage
3. Generator: Erstellt die endgültige Antwort aus den abgerufenen Informationen

Während des Trainings lernen die RAG-Modelle, Informationen aus ihrem internen Wissen (Pre-Training) mit extern abgerufenen Daten abzugleichen. Dieser Prozess verbessert die Fähigkeit des Modells, genaue und kontextbezogene Antworten zu geben.

Nach dem ersten Abruf verwenden RAG-Systeme häufig ein Re-Ranking (Neueinstufung), um die Relevanz der abgerufenen Informationen weiter zu verfeinern. Dieser Schritt hilft dabei, die wertvollsten Daten für den endgültigen Generierungsprozess zu priorisieren. Ein Re-Ranking kann verwendet werden:

1. Bewertungen der Relevanz
2. Semantische Ähnlichkeitsmaße
3. Kontextspezifische Heuristiken

Aufmerksamkeitsmechanismen spielen bei RAG eine entscheidende Rolle, indem sie entscheiden, welche Teile der abgerufenen Informationen für die Erzeugung der Reaktion am wichtigsten sind. Diese Systeme ermöglichen es dem Modell, sich bei der Erstellung seines Outputs auf bestimmte Teile der abgerufenen Daten zu konzentrieren.

Aufmerksamkeit der RAG hilft dem Modell:

1. Die Bedeutung der verschiedenen abgerufenen Passagen abzuwägen
2. Externes Wissen mit internem Wissen zu verknüpfen
3. Kohärentere und kontextbezogenere Antworten zu geben

Durch die Kombination dieser Schritte können RAG-Systeme qualitativ hochwertigere Ergebnisse produzieren, die sowohl sachlich korrekt als auch kontextuell relevant sind.

RAG verbessert KI-Systeme in verschiedenen Bereichen und verbessert die Genauigkeit und Relevanz bei der Informationsverarbeitung und -generierung:

RAG verbessert Chatbots und konversationelle KI erheblich, indem es genauere und kontextrelevante Antworten liefert. Diese Systeme können auf externe Wissensdatenbanken zugreifen, um ihr trainiertes Wissen zu ergänzen, so dass sie ein breiteres Spektrum von Benutzeranfragen effektiv bearbeiten können.

RAG-betriebene Chatbots können:

1. Aktuelle Informationen bereitstellen
2. Detaillierte Erklärungen anbieten
3. Konsistenz bei Gesprächen wahren

Diese Technologie ist besonders wertvoll für den Kundenservice, wo Chatbots schnell spezifische Produktdetails oder Schritte zur Fehlerbehebung abrufen können. Es ermöglicht auch natürlichere und informativere Dialoge in virtuellen Assistenten, was sie hilfreicher und ansprechender für die Nutzer macht.

Große KI-Anbieter wie Anthropic, Google und OpenAI haben Vorlagen für die Erstellung von RAG-Chatbots entwickelt. Diese Vorlagen ermöglichen es Entwicklern, Chatbots zu erstellen, die fortschrittliche Suchmaschinenfunktionen mit generativen Modellen kombinieren. Dies erleichtert die Entwicklung von Anwendungen, die komplexe Anfragen bearbeiten und intelligente Antworten geben können, ohne dass ein umfangreiches, individuelles Modelltraining erforderlich ist.

Durch die Kombination der Leistung generativer KI mit der Informationsgewinnung können Suchmaschinen genauere und kontextbezogene Ergebnisse liefern. Die wichtigsten Vorteile sind:

1. Verbessertes Verständnis der Nutzerabsicht
2. Verbessertes Ranking der Suchergebnisse
3. Erstellung prägnanter Zusammenfassungen für Suchschnipsel

RAG ermöglicht es Suchmaschinen, über den Abgleich von Schlüsselwörtern hinauszugehen und die semantische Bedeutung von Suchanfragen zu interpretieren. Dies führt zu einem intuitiveren Sucherlebnis, bei dem die Nutzer relevante Informationen auch dann finden können, wenn ihre Suchbegriffe nicht genau dem gesuchten Inhalt entsprechen.

Mit Hilfe von RAG können interne Tools entwickelt werden, die selbst komplexe Fragen beantworten, die normalerweise von einem Menschen beantwortet werden müssen. Zu den Vorteilen der RAG bei der Beantwortung von Fragen gehören:

1. Der Zugang zu aktuellen Informationen
2. Die Fähigkeit, Quellen zu zitieren
3. Der Umgang mit komplexen, mehrteiligen Fragen

RAG-gestützte Systeme beantworten Fragen am eindrucksvollsten in Bereichen wie medizinische Diagnose, Support, Rechtsforschung und Bildungsplattformen. Sie können in kürzester Zeit relevante Fakten aus umfangreichen Datenbanken abrufen und kohärente, informative Antworten generieren, die auf die spezifische Frage des Nutzers zugeschnitten sind.

RAG-gestützte Zusammenfassungswerkzeuge sind besonders nützlich in Bereichen wie Journalismus, akademische Forschung und Business Intelligence.

Während viele LLMs wie GPT-4 einen Textkörper zusammenfassen können, haben Werkzeuge ohne RAG-Fähigkeiten Schwierigkeiten, diesen Text innerhalb einer größeren Wissensbasis oder eines Feldes mit tiefen domänenspezifischen Daten zu kontextualisieren.

Stellen Sie sich einen Journalisten vor, der an einer Eilmeldung über einen neuen medizinischen Durchbruch in der Krebsbehandlung arbeitet.

Er muss schnell eine komplexe 50-seitige Forschungsarbeit zusammenfassen und sie in den breiteren Bereich der Onkologie einordnen. So könnte ein RAG-gestütztes Zusammenfassungswerkzeug helfen:

1. Der Journalist gibt die Forschungsarbeit in das RAG-gestützte Zusammenfassungswerkzeug ein.
2. Das Tool verarbeitet die Forschungsarbeit und erstellt auf der Grundlage seines Inhalts eine Abfrage oder eine Reihe von Abfragen.
3. Mit der Vektorsuche fragt das System seine Datenbank ab, um relevante Informationen zu finden:
   
   • Aktuelle medizinische Fachzeitschriften
   • Frühere Nachrichtenartikel
   • Expertenmeinungen zu Krebsbehandlungen
   • Hintergrund zu Meilensteinen der Krebsforschung
   • Statistiken über die aktuellen Wirksamkeitsraten von Krebsbehandlungen
4. Mit dem RAG-System werden die wichtigsten externen Informationen abgerufen und eingestuft.
5. Das Tool erstellt dann eine Zusammenfassung, die sowohl das Originalpapier als auch die abgerufenen externen Informationen enthält:
   
   • Es erstellt eine grundlegende Zusammenfassung der wichtigsten Punkte des Dokuments
   • Die Zusammenfassung enthält Hintergrundinformationen zu früheren Meilensteinen der Krebsforschung
   • Es erklärt die komplexe medizinische Terminologie und macht sie für ein breites Publikum zugänglich
   • Es enthält Vergleiche mit den derzeitigen Wirksamkeitsraten von Krebsbehandlungen
   • Es enthält Expertenmeinungen zu den möglichen Auswirkungen der neuen Behandlung

Das Endergebnis ist ein umfassender, kontextbezogener Bericht, der:

• Den Durchbruch in Laiensprache erläutert
• Es mit bestehenden Behandlungen vergleicht
• Bereitstellung von Expertenmeinungen zu den möglichen Auswirkungen
• Die Entdeckung in die breitere Landschaft der Krebsforschung einordnet

Diese mit den RAGs angereicherte Zusammenfassung ermöglicht es dem Journalisten, die Bedeutung der Forschung schnell zu verstehen und zu vermitteln, auch wenn er kein tiefes Fachwissen in der Onkologie hat. Es spart Zeit, verbessert die Genauigkeit und bietet eine reichhaltigere, informativere Grundlage für ihre Nachrichtenartikel.

Indem es sowohl den Inhalt der Originalarbeit als auch relevante externe Quellen nutzt, erstellt das RAG-gestützte Tool eine Zusammenfassung, die wertvoller und aufschlussreicher ist als das, was mit herkömmlichen Zusammenfassungsmethoden allein erreicht werden könnte.

Die Implementierung von RAG-Systemen kann erhebliche rechnerische und finanzielle Kosten verursachen, insbesondere wenn es um die Abfrage und Verarbeitung großer Datenmengen geht. Hier sind einige weitere mögliche Hürden bei der Einführung der RAG-Technologie:

Selbst mit RAG-Schutzmaßnahmen können generative KI-Systeme immer noch mit mehrdeutigen Abfragen oder widersprüchlichen Informationen in den abgerufenen Daten zu kämpfen haben. Dies kann zu Halluzinationen führen, d. h. zu Ergebnissen, die zwar plausibel erscheinen, aber faktisch falsch oder unsinnig sind.

Um dies zu vermeiden, sollten Sie robuste Mechanismen zur Faktenüberprüfung implementieren, mehrere Datenquellen zur Gegenprüfung verwenden und eine Vertrauensbewertung für generierte Inhalte einsetzen.

Der Aufbau und die Aufrechterhaltung des Vertrauens der Nutzer ist entscheidend für die Akzeptanz von RAG. Unstimmige oder falsche Antworten können das Vertrauen in das System schnell untergraben. Zu den wichtigsten Strategien gehören die Information der Benutzer über die Grenzen des Systems, die Angabe von Zitaten oder Quellen für Informationen und die Möglichkeit, den Benutzern Feedback zu den Antworten zu geben.

RAG-Systeme greifen häufig auf große Datenbanken zu, was Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes aufkommen lässt. Der Schutz sensibler Informationen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Systemfunktionalität ist ein heikles Gleichgewicht.

Zu den wichtigen Schutzmaßnahmen gehören strenge Zugangskontrollen und die Verschlüsselung von Datenspeichern, die Anonymisierung persönlicher Informationen in Schulungsdaten sowie regelmäßige Sicherheitsaudits und Penetrationstests.

Die Umsetzung von RAG erfordert solide technische Grundlagen:

RAG-Systeme erfordern erhebliche Rechenressourcen. Leistungsstarke Prozessoren und reichlich Speicherplatz sind für die gleichzeitige Verarbeitung großer Sprachmodelle und Abrufoperationen unerlässlich. GPU-Beschleunigung erweist sich oft als entscheidend für eine effiziente Modellinferenz.

Auf der Softwareseite erleichtern spezialisierte Frameworks die Implementierung von RAG. Zu den beliebten Optionen gehören Hugging Face Transformers und LangChain.

APIs spielen in RAG-Systemen eine entscheidende Rolle und ermöglichen die nahtlose Integration verschiedener Komponenten. Sie ermöglichen den Zugriff auf vortrainierte Open-Source-Sprachmodelle, Dokumentenspeicher und Vektordatenbanken.

Beliebte Open-Source-Tools wie Apache Kafka für das Datenstreaming, Elasticsearch für die Dokumentenspeicherung und -suche und FAISS (Facebook AI Similarity Search) für die effiziente Ähnlichkeitssuche in dichten Vektoren können über APIs integriert werden, um robuste RAG-Systeme aufzubauen.

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine große Verbesserung der KI-Technologie. Sie löst die Hauptprobleme herkömmlicher großer Sprachmodelle durch den Einsatz von Vector Search und generativer KI.

Dieser Ansatz ermöglicht präzisere, kontextbezogene und aktuelle KI-gestützte Anwendungen in verschiedenen Branchen.

Plattformen wie InterSystems IRIS^® erleichtern die Implementierung von RAG durch integrierte Vektorfunktionen, leistungsstarke Verarbeitung und flexible KI-Integration in einer sicheren, unternehmenstauglichen Umgebung.

Mit seiner Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in einem einheitlichen System zu verarbeiten, vereinfacht InterSystems IRIS die für RAG erforderliche Architektur und bietet gleichzeitig robuste Tools für die KI-Orchestrierung und -Auditierung.

Mit der Weiterentwicklung der KI wird RAG auch weiterhin eine grundlegende Technologie für die Entwicklung zuverlässiger, effizienter und intelligenter Systeme sein. Wir stehen an der Schwelle zu unglaublichen Innovationen in Bereichen, die von fortschrittlichen Chatbots über semantische Suchmaschinen bis hin zu komplexen Datenanalysetools reichen.

Durch den Einsatz von RAG und Plattformen wie InterSystems IRIS können Unternehmen KI-Lösungen entwickeln, die nicht nur leistungsfähiger und genauer, sondern auch vertrauenswürdiger und anpassungsfähiger an reale Anforderungen sind.

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessert AI-Sprachmodelle durch die Einbeziehung externer Wissensquellen. Dieser innovative Ansatz verbessert die Genauigkeit, reduziert Halluzinationen und erweitert die Möglichkeiten des Modells für verschiedene Anwendungen.