RAG – Retrieval Augmented Generation erklärt
🔹 Was ist RAG?
RAG (Retrieval Augmented Generation) ist eine KI-Technik, die Sprachmodelle mit externem Wissen kombiniert. Ziel ist es, präzisere, aktuellere und kontextbezogene Antworten zu liefern.
Während ein Sprachmodell wie ChatGPT sein Wissen aus Trainingsdaten bezieht, kann es mit RAG zusätzlich auf Unternehmensdokumente, Handbücher oder Datenbanken zugreifen.
🔹 Funktionsweise
- Eingabe (Prompt): Der Benutzer stellt eine Frage.
- Vektorisierung: Die Frage wird in einen Vektor umgewandelt (Embedding).
- Abruf (Retrieval): Ein Vektordatenbank-System sucht nach den relevantesten Dokumenten oder Textstellen.
- Anreicherung (Augmentation): Die gefundenen Informationen werden in den Prompt eingebettet.
- Generierung (Generation): Das Sprachmodell nutzt die Informationen, um eine fundierte Antwort zu formulieren.
🔹 Vorteile von RAG
- Aktualität: Zugriff auf stets aktuelle externe Daten.
- Präzision: Weniger Halluzinationen, da echte Quellen genutzt werden.
- Flexibilität: Funktioniert mit beliebigen Datenquellen (PDFs, Datenbanken, Websites).
- Skalierbarkeit: Geeignet für kleine Unternehmen bis Konzerne.
🔹 Typische Einsatzbereiche
- Chatbots & Assistenten: Kundenanfragen mit Unternehmenswissen beantworten.
- Wissensmanagement: Automatisierte Abfragen interner Dokumente.
- Healthcare: Leitlinien und Patienteninformationen einbeziehen.
- Recht & Compliance: Vertragsanalysen mit Gesetzestexten verknüpfen.
🔹 Herausforderungen & Risiken
- Datenqualität: Schlechte Quellen = schlechte Antworten.
- Komplexität: Aufbau einer RAG-Architektur erfordert Know-how.
- Datenschutz: Sensible Daten müssen geschützt werden.
👉 Fazit
RAG ist eine Schlüsseltechnologie, um KI-Systeme nützlicher und verlässlicher zu machen. Es verbindet die Stärken von Sprachmodellen (Generierung) mit Wissensdatenbanken (Retrieval) und schafft so eine Brücke zwischen allgemeinem KI-Wissen und spezifischen, aktuellen Daten.