Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein KI-Framework, das zwei Techniken kombiniert: Zunächst werden relevante Informationen aus externen Quellen wie Datenbanken, Dokumenten oder dem Web abgerufen. Nachdem diese Informationen gesammelt wurden, werden sie verwendet, um die Generation von Antworten zu informieren und zu verbessern. Bei diesem Ansatz werden die Stärken von Abruf- und Generationstechniken großgeschrieben, und es wird sichergestellt, dass die Antworten korrekt, relevant und kontextbezogen durch die aktuellsten und spezifischen verfügbaren Informationen ergänzt werden. Diese Doppelfunktion ermöglicht es RAG-Systemen, besser informierte und differenzierte Ausgaben als rein generative Modelle zu erzeugen.

RAG basiert auf den frühen Systemen des grundlegenden Informationsabrufs. Mit zunehmender Entwicklung von generativen KI-Technologien und generativen Sprachmodellen wie GPT-2 und BERT wächst der Bedarf an genaueren und relevanteren Antworten.   Im Jahr 2020 wurde die RAG-Architektur eingeführt, was einen erheblichen Fortschritt markiert. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Kombination von Retriever- und Generatormodulen – durch die Integration der internen Wissensdatenbank des LLM mit externen Wissensquellen – konnten RAGs genauere, aktuellere, kohärentere und genaue kontextbezogene Texte erstellen.   Mit Deep Learning im Kern können RAG-Modelle End-to-End trainiert werden, wodurch Ausgaben ermöglicht werden, die Antworten optimieren und die Qualität der generierten Inhalte verbessern, während das Modell lernt, die zuverlässigsten und kontextbezogen nützlichsten Informationen abzurufen.

RAG spielt eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der Fähigkeiten von KI und spiegelt einen Trend zu intelligenteren und kontextabhängigen Systemen wider, die große Mengen von Informationen effektiv mit ausgereiften Generationsfunktionen kombinieren können. Hier sind die wichtigsten Gründe, warum RAG die Grundlage für KI bildet:

 

• Verbesserte Genauigkeit: Durch die Integration externer Wissensquellen verbessert RAG die Genauigkeit und Relevanz von Antworten, die von LLMs generiert werden, erheblich.

• Kontextbezogene Relevanz: Mit RAG können KI-Systeme Antworten generieren, die kontextbezogener sind, indem bestimmte Informationen im Zusammenhang mit der Anforderung abgerufen werden.
  
  
• Kosteneffizienz: Die Implementierung von RAG ist effizienter als das kontinuierliche erneute Trainieren von LLMs mit neuen Daten. 
  
  
• Transparenz: Durch die Bereitstellung von Quellen für die in Antworten verwendeten Informationen verbessert RAG die Zuverlässigkeit und das Vertrauen.
   
• Vielseitigkeit: RAG kann in verschiedenen Sektoren wie dem Gesundheits-, Bildungs- und Finanzwesen sowie für Zwecke wie Kundenservice, Forschung und Inhaltserstellung eingesetzt werden.
  
  
• Verbesserte Erfahrung: Durch die Bereitstellung präziserer und relevanter Antworten führt die RAG-Technologie zu zufriedeneren und produktiveren Interaktionen für Benutzer.

 

Die Architektur von RAG-Systemen ist eine Kombination aus zwei Hauptmodulen und einem Fusionsmechanismus, die zusammenarbeiten, um genaue und kontextbezogene Ergebnisse zu erzielen. RAG-Module können End-to-End trainiert werden, sodass der Algorithmus den Abruf und die Generation gemeinsam optimieren kann, was zu einem besser informierten und zuverlässigeren Ergebnis führt.

Funktionsweise der RAG-Architektur:

Das Abrufmodul durchsucht ein großes Dataset, um die relevantesten Informationen basierend auf der Abfrage zu finden.

Nach dem Abruf verwendet das Generatormodul die abgerufenen Informationen als zusätzlichen Kontext, um eine konsistente und relevante Antwort zu generieren. In der Regel handelt es sich bei Generatormodulen um ein vortrainiertes Sprachmodell wie den generativen vortrainierten Transformator (GPT) oder bidirektionale und autoregressive Transformatoren (BART), das so optimiert wurde, dass es auf der Grundlage der Eingabe und der abgerufenen Informationen Text generiert.

Der Fusionsmechanismus stellt sicher, dass die abgerufenen Informationen im generativen Prozess effektiv kombiniert werden. Durch diese Interaktion zwischen den Modulen können RAG-Systeme fundiertere und zuverlässigere Inhalte erstellen, indem sie die Generation auf abgerufenem Wissen basieren. 

Die Generation von Abruferweiterungen wird in Zukunft von LLMs eine entscheidende Rolle spielen, indem die Integration von Abruf- und Generationsprozessen verbessert wird. Erwartete Fortschritte in diesem Bereich führen zu einer nahtloseren und komplexeren Fusion dieser Komponenten, sodass LLMs äußerst genaue und kontextbezogene Ausgaben für eine größere Bandbreite von Anwendungen und Branchen liefern können.

Da RAG sich ständig weiterentwickelt, können wir seine Einführung in neuen Bereichen wie personalisierter Bildung voraussehen, wo es Lernerfahrungen basierend auf individuellen Anforderungen anpassen kann, sowie erweiterte Forschungstools, die einen präzisen und umfassenden Informationsabruf für komplexe Anfragen bieten.

Die Behebung aktueller Einschränkungen, z. B. die Verbesserung der Abrufgenauigkeit und die Verringerung von Bias, ist entscheidend, um das Potenzial von RAG-Systemen zu maximieren. Zukünftige Iterationen von RAG werden wahrscheinlich interaktivere und kontextbezogene Systeme enthalten, wodurch die Benutzerfreundlichkeit durch dynamische Anpassung an Benutzereingaben verbessert wird.

Darüber hinaus wird die Entwicklung multimodaler RAG-Modelle, die mithilfe von maschinellem Sehen Text, Bilder und andere Datentypen integrieren, noch mehr Möglichkeiten eröffnen und LLMs vielseitiger und leistungsfähiger denn je machen.