Für eilige Leser

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbessert LLMs durch die Bereitstellung relevanter Informationen aus einem umfangreichen Textkorpus. Es ist die „Suchmaschine“ der künstlichen Intelligenz.
• RAG-Prozess: Durch die Vektorisierung werden Textdaten in numerische Vektoren konvertiert, die die semantische Bedeutung erfassen (Werkzeuge: Satzumwandler, InferSent). Mit der anschließenden Abfrage wird die Vektordatenbank nach Dokumenten durchsucht, die der Benutzeranfrage ähnlich sind (Werkzeuge: Pinecone, Weaviate). Über die Erweiterung werden die abgerufenen Dokumente verwendet, um der ursprünglichen Benutzeranfrage einen Kontext hinzuzufügen, der eine informativere LLM-Antwort ermöglicht.
• Ein wesentlicher Vorteile: RAG Löst die Einschränkungen von LLM und bietet Unternehmensinformationen mit rückverfolgbaren Quellen wodurch die Fälschung von Informationen durch LLMs reduziert wird.
• Vektordatenbanken sind entscheidend für den Erfolg der RAG aufgrund von Skalierbarkeit (Effizienter Umgang mit großen Datenmengen), Schnelligkeit: (schnellere Ähnlichkeitssuche nach relevanten Dokumenten) und Genauigkeit ( (Dokumente mit der höchsten semantischen Ähnlichkeit zur Suchanfrage werden gefunden).
• Anwendungsfälle: Informationsbeschaffung (z. B. Chatbots), wissenschaftliche Forschung (z. B. Auffinden ähnlicher Forschungsarbeiten) und rechtliche Forschung (z. B. Vertragsdatenbanken).

Was ist RAG?

RAG ist eine Technik, die die Fähigkeiten von LLMs verbessert, indem sie ihnen relevante Informationen zur Verfügung stellt, die aus einer großen Menge von Textdaten abgerufen werden. In den meisten Fällen handelt es sich dabei um unternehmenseigene und geschützte Daten, die in KI-Prozessen wie der Informationssuche mit Sprache verwendet werden sollen. Und so funktioniert’s:

Vektorisierung

Textdaten werden in numerische Darstellungen, so genannte Vektoren, umgewandelt. Diese Vektoren erfassen die semantische Bedeutung des Textes und ermöglichen einen effizienten Ähnlichkeitsvergleich. (z.B. Openai, Langchain, etc.). Vektoren sind für LLMs leicht zu handhaben; daher werden Vektordatenbanken als die Datenbanken der KI-Welt bezeichnet.

Abfrage

Wenn eine Benutzeranfrage eingeht, durchsucht der LLM zunächst die Vektordatenbank nach Dokumenten, die der Anfrage am ähnlichsten sind. Dieser Suchprozess wird durch die Fähigkeit der Vektordatenbank unterstützt, schnelle und genaue Ähnlichkeitssuchen durchzuführen (z.B. Pinecone, Weaviate, etc.)

Erweiterung

Die abgerufenen Dokumente werden dann verwendet, um die ursprüngliche Benutzeranfrage zu erweitern. Dadurch erhält das LLM einen zusätzlichen Kontext, der es ihm ermöglicht, umfassendere und informativere Antworten zu geben. Nun bearbeitet der LLM die abgerufenen Dokumente, z.B. fasst er sie zusammen, sucht nach bestimmten Informationen, übersetzt das Dokument, usw.

Warum RAG?

LLMs leiden oft unter zwei grundlegenden Einschränkungen:

• Keine Quelle: LLM-Antworten enthalten oft keine Quelle für die bereitgestellten Informationen, was es schwierig macht, die Richtigkeit oder Vertrauenswürdigkeit der Informationen zu überprüfen.
• Nicht auf dem neuesten Stand: LLMs werden auf riesigen Datensätzen trainiert, aber diese Datensätze können im Laufe der Zeit veraltet sein. Dies kann dazu führen, dass LLMs Antworten erzeugen, die relevanter oder genauer sein müssen.

Retrieval-augmented-generation (RAG) löst beide Probleme, indem es LLMs Zugang zu einem ständig aktualisierten Datenspeicher bietet. RAG löst diese Probleme auf folgende Weise:

• Frische Informationen: RAG ruft relevante Informationen aus der Vektordatenbank ab und stellt so sicher, dass LLM-Antworten auf den neuesten und genauesten Daten beruhen. Dies beseitigt das Problem der „fehlenden Quelle“, indem es einen nachvollziehbaren Ursprung für die Informationen liefert.
• Weniger Halluzinationen und Datenlecks: LLMs fälschen manchmal Informationen oder verraten Trainingsdaten in ihren Antworten, was oft als „Halluzination“ bezeichnet wird. Indem LLM-Antworten auf realen Daten aus der Vektordatenbank beruhen, verringert die RAG das Risiko dieser Probleme erheblich.

Vektordatenbank

Die Vektordatenbank ist entscheidend für den Erfolg der RAG. Anders als herkömmliche Datenbanken eignen sie sich hervorragend für die Speicherung und Suche nach hochdimensionalen Vektordaten. Dies ermöglicht:

• Skalierbarkeit: Effiziente Verarbeitung riesiger Datensätze mit Milliarden von Dokumenten.
• Schnelligkeit: Blitzschnelle Ähnlichkeitssuche zur Ermittlung relevanter Dokumente in Echtzeit.
• Genauigkeit: Abrufen von Dokumenten mit der höchsten semantischen Ähnlichkeit zur Benutzeranfrage.

Anwendungsfall

Informationsbeschaffung: Chatbot powered by RAG

Wenn ein Kunde eine Frage einreicht, ruft der Chatbot ähnliche frühere Anfragen und Lösungen aus der Vector-Datenbank ab. Diese Informationen fließen dann in die Antwort des Chatbots ein, um sicherzustellen, dass sie sachdienlich und genau ist und auf die spezifischen Bedürfnisse des Kunden eingeht.

Wissenschaftliche Forschung

Ein Forscher, der ein bestimmtes Thema untersucht, kann ein RAG-gestütztes System nutzen. Der Forscher gibt eine Anfrage ein, in der er seinen Forschungsschwerpunkt umreißt. Das RAG-System ruft ähnliche Forschungsarbeiten und Förderanträge aus einer umfangreichen Datenbank mit wissenschaftlicher Literatur ab, die in der Vector-Datenbank gespeichert ist. Dies ermöglicht es dem Forscher, relevante Studien zu entdecken, potenzielle Kooperationspartner zu ermitteln und ein umfassendes Verständnis der bestehenden Forschungslandschaft zu erlangen.

Die Zukunft von RAG und Vektordatenbanken

Die Synergie zwischen RAG und Vektordatenbanken eröffnet neue Möglichkeiten für LLMs. In dem Maße, wie sich diese Technologien weiterentwickeln, können wir mit noch ausgefeilteren Anwendungen rechnen, die die Art und Weise, wie KI mit der Welt interagiert, verändern.

Über Business Automatica GmbH:

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