Retrieval-augmented generation (RAG) ist eine fortschrittliche Künstliche Intelligenz Technik (Generative AI), die den Output von Large Language Models (LLMs) optimiert, indem sie vor der Generierung einer Antwort auf eine maßgebliche Wissensbasis außerhalb der Trainingsdaten zurückgreift. Es kombiniert die generative Kraft von vortrainierten LLMs mit externen Datenquellen, um genauere, kontextbezogene und nuancierte Antworten zu erzeugen.
- Technologischer Rahmen: RAG funktioniert durch die Integration von Information Retrieval mit Textgenerierungsfähigkeiten. Sie ermöglicht es KI-Modellen, relevante Informationen aus externen Wissensquellen abzurufen und sie in den von ihnen erstellten Text einzubauen. Dieser Prozess verbessert die Qualität der von der KI generierten Inhalte erheblich, indem er sie auf überprüfbare Fakten oder zusätzliche Kontextinformationen stützt.
- Anwendungen: RAG ist praktisch für Anwendungen, die eine qualitativ hochwertige Generierung natürlicher Sprache erfordern, wie z.B. Chatbots, Inhaltserstellung und KI-gesteuerte Forschungswerkzeuge. Es ermöglicht diesen Anwendungen, Antworten zu geben, die nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch sachlich korrekt und kontextbezogen sind.
- Vorteile: Die Integration von RAG in LLM-basierte Systeme verbessert deren Effizienz, verringert das Risiko, falsche oder irrelevante Informationen zu generieren, und erhöht die Skalierbarkeit bei der Bearbeitung vielfältiger und komplexer Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.
- Schlüsselkomponenten: Die Implementierung von RAG umfasst Komponenten wie das Daten- und Promptmanagement für das Modelltraining, die Feinabstimmung, die Bewertung und den Einsatz von LLMs. Diese Komponenten stellen sich besonderen Herausforderungen, wie z.B. der Sicherstellung der Aktualität und Zuverlässigkeit der in den Generierungsprozessen verwendeten Informationen.
