Was bedeutet RAG (Retrieval Augmented Generation)?

RAG (Retrieval Augmented Generation) ist eine KI-Technologie, die große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) mit externen Wissensquellen verbindet. Das Verfahren kombiniert Informationsabruf (Retrieval) mit Textgenerierung (Generation), um präzisere und faktenbasierte Antworten zu liefern.

Funktionsweise der RAG

RAG arbeitet in drei Schritten:

1. Retrieval (Abruf): Wenn ein Nutzer eine Anfrage stellt, durchsucht das System relevante Dokumente, Datenbanken oder Wissensspeicher nach passenden Informationen.
2. Augmentation (Anreicherung): Die gefundenen Informationen werden als Kontext an das Sprachmodell übergeben und ergänzen dessen Eingabe.
3. Generation (Erzeugung): Das LLM generiert auf Basis der abgerufenen Fakten eine Antwort, die sowohl kontextbezogen als auch präzise ist.

Vorteile von RAG

• Aktualität: 
  Im Gegensatz zu reinen LLMs, deren Wissen auf dem Trainingszeitpunkt eingefroren ist, greift RAG auf aktuelle Datenquellen zu.
• Faktengenauigkeit: 
  Durch die Einbindung verifizierter Quellen werden Halluzinationen (erfundene Informationen) reduziert.
• Transparenz: 
  Die genutzten Quellen können zitiert werden, was die Nachvollziehbarkeit erhöht.
• Kosteneffizienz: 
  Bestehende Modelle müssen nicht neu trainiert werden, um neues Wissen zu integrieren.
• Domänenspezifisches Wissen: 
  Unternehmen können RAG mit eigenen Dokumenten und Datenbanken nutzen, ohne sensible Informationen ins Modelltraining einfließen zu lassen.

Anwendungsbereiche der RAG

RAG findet in zahlreichen Bereichen Anwendung:

• Kundenservice: Chatbots mit Zugriff auf Produktdokumentationen und FAQs
• Wissensmanagement: Intelligente Suche in Unternehmensdatenbanken
• Rechtswesen: Recherche in Gesetzestexten und Urteilen
• Medizin: Unterstützung bei der Diagnose durch Zugriff auf Fachliteratur
• Content-Erstellung: Faktenbasierte Texterstellung mit Quellenangaben

Technische Grundlagen der RAG

Typischerweise nutzt RAG Vektordatenbanken, in denen Dokumente als numerische Vektoren (Embeddings) gespeichert werden. Bei einer Anfrage wird diese ebenfalls vektorisiert und per Ähnlichkeitssuche werden die relevantesten Dokumente identifiziert. Beliebte Tools sind Pinecone, Weaviate oder ChromaDB.

Herausforderungen der RAG

Trotz der Vorteile gibt es Limitierungen:

• Die Qualität der Antworten hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Datenquellen ab
• Die Suche kann bei sehr großen Datenmengen komplex werden
• Die richtige Balance zwischen Abrufgenauigkeit und Antwortqualität erfordert Feintuning

RAG stellt einen wichtigen Fortschritt dar, um KI-Systeme zuverlässiger und praktikabler für reale Anwendungsfälle zu machen.

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