Definition: Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz, der große Sprachmodelle (LLMs) mit externem Wissen kombiniert. Im Fall von KI-Chatbots bedeutet dies, dass der Chatbot den Nutzern sowohl präzisere und aktuellere Antworten liefern kann und gleichzeitig auf wichtige Produktdaten zugreift, sodass zum Kontext passende Informationen geliefert werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die sich ausschließlich auf ihr internes Training verlassen, verwendet RAG eine Art “Gedächtnis“, das in Echtzeit zusätzliche Informationen abrufen kann. Es kann also als eine Ergänzung oder Add-On für LLMs beschrieben werden, um die Knowledge Base, also die Wissensdatenbank, zu erweitern.
Diese “extra” Daten können von internen Unternehmensinformationen bis hin zu persönlichen Daten fast alles beinhalten. Retrieval-Augmented Generation ist besonders nützlich in Bereichen, die präzise oder aktuelle Informationen erfordern, wie beispielsweise bei KI-Chatbots in der Kundenbetreuung, bei der Produktberatung oder in der Wissenschaft. So können Falschaussagen und Wissenslücken reduziert werden.
Was sind Large Language Models (LLMs)?
Aber was verbessert die Retrieval-Augmented Generation eigentlich genau? Ein LLM oder auf Deutsch: Große Sprachmodelle bilden eine Unterkategorie von KI-Modellen und werden speziell darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen und selbst zu generieren. Das bedeutet, LLMs können komplexe Fragen oder Texte verstehen und darauf basierend Antworten mit korrekter Grammatik und Rechtschreibung oder zum Beispiel in Programmiersprache generieren. Zu bekannten LLMs gehören die Modelle der “GPT-Familie” von OpenAI, Mistral oder Google Gemini, die mittlerweile neben Sprache auch noch Bilder, Audio und sogar Videos verarbeiten können.
Das Problem:
Auch wenn diese KI-Sprachmodelle (LLMs) zwar ziemlich schlau sind, sind sie dennoch nicht unfehlbar. Sie können zum Beispiel falsche Infos erfinden (halluzinieren), ihr Wissen ist oft veraltet und bei gewissen Themen fehlt der spezifische Kontext.
Retrieval-Augmented Generation schafft hier Abhilfe, indem es die LLMs mit durchsuchbaren, externen Wissensdatenbanken verbindet. Statt “Ich weiß das nicht genau” oder “Meine aktuellen Informationen reichen bis Oktober 2023” heißt es nun: “Ich schaue das schnell nach”. So werden Antworten Kontext-bezogener, Kundenspezifischer, aktueller und vor allem zuverlässiger.
Wie funktioniert RAG? Die 4 Schritte
Retrieval-Augmented Generation kombiniert also die Power eines großen Sprachmodells mit externen Wissensquellen. Damit das auch reibungslos funktioniert, werden meistens folgende vier Schritte befolgt:
1. Datenaufbereitung (Cleaning & Chunking):
- Der erste Schritt beinhaltet die “Reinigung” (Cleaning) der externen Daten, auf die das LLM künftig Zugriff haben soll. Hierbei werden zum Beispiel unnötige Symbole wie Logos oder Emojis entfernt, sodass nur der eigentliche Text übrig bleibt.
- Anschließend wird der reine Text in kleine Textstücke (sogenannten Chunks) aufgeteilt. Diese Chunks werden in RAG zu den durchsuchbaren “Bausteinen”, die es möglich machen, die richtigen Infos schnell und einfach zu finden.
2. Suche nach relevanten Informationen
Sobald die Vorbereitung der Daten abgeschlossen ist, wird ein Suchsystem (Retrieval-System) aufgebaut, das speziell darauf ausgelegt ist, die vorbereiteten Chunks schnell und präzise zu durchsuchen. Wenn also eine Anfrage (z.B. “Wie lange hält der Akku”) kommt, durchsucht RAG die Chunks mithilfe des Retrieval-Systems. Dafür gibt es mehrere Suchmethoden, im folgenden werden zwei vorgestellt, die sich perfekt ergänzen:
- Semantische Suche (Dense Retrieval): Die Chunks sowie die Anfrage selbst werden in mathematische Vektoren umgewandelt, die ihre Bedeutung repräsentieren. So kann das Modell nicht nur nach den exakten Wörtern der Anfrage suchen, sondern auch die Bedeutung und den Inhalt hinter der Anfrage verstehen. Beispiel: Bei “Akkulaufzeit“ findet das System auch Chunks, in denen “Batterielebensdauer“ steht – unterschiedliche Wörter, gleiche Bedeutung.
- Keyword-Suche (Lexical Retrieval): Zusätzlich wird nach wichtigen Schlüsselwörtern gesucht, um die Trefferquote zu erhöhen. Im Gegensatz zur semantischen Suche, die die Bedeutung hinter den Wörtern berücksichtigt, schaut die Keyword-Suche nur, ob die genauen Begriffe wortwörtlich aus der Anfrage in den Daten vorkommen. Wenn also nach “Akkulaufzeit“ gefragt wird, wird explizit nach diesem Wort gesucht.
Am Ende wählt RAG die besten Chunks aus und gibt sie an das Sprachmodell weiter.
3. Feinschliff der Daten
Nachdem potenziell passende Chunks gefunden wurden, wird der Inhalt weiter aufbereitet:
- Zusammenfassen & Umformatieren: Lange Texte werden (meistens) von einem separaten KI-Modell, welches speziell darauf trainiert wurde, gekürzt und neu strukturiert. So werden die wichtigsten Infos herausgefiltert und besser verständlich gemacht.
4. Die Antwort generieren
Jetzt sind alle wichtigen Infos gesammelt und bearbeitet und es geht an die finale Antwort:
- Kontextualisiertes Prompt: Die ausgewählten Chunks werden in das Prompt des LLMs eingebaut. So hat das KI-Modell die richtigen Hintergrundinformationen und kann eine präzise, faktenbasierte Antwort generieren.
In-Context Learning: Dank In-Context Learning kann das LLM die Chunks direkt nutzen und aus ihnen lernen, um kontextgerechte Antworten zu liefern. Das Praktische daran: Das Modell muss nicht neu trainiert werden, sondern arbeitet mit den Infos, die gerade zur Verfügung stehen.
Was sind eigentlich Prompts?
Prompts sind Eingaben, die genutzt werden, um Large Language Models (LLMs) dazu zu bringen, bestimmte Antworten oder Inhalte zu generieren. Sie bestehen aus Anweisungen, Fragen oder Textfragmenten, die das Modell steuern, indem sie den Kontext und die gewünschte Richtung der Antwort vorgeben. Gut formulierte Prompts können die Qualität und Präzision der Antworten erheblich verbessern, da sie dem Modell klare Rahmenbedingungen setzen.
RAG: Über Chunks hinaus
Die oben beschriebenen Schritte zeigen den klassischen Ablauf der Retrieval-Augmented Generation, aber RAG ist nicht nur auf vordefinierte Chunks beschränkt. Das hauptsächliche Ziel von RAG ist es, LLMs zusätzliches Wissen zur Verfügung zu stellen, dabei sind die semantische Suche auf Informations-Chunks nur ein Ansatz. Es gibt weitere Ansätze, LLMs mit anderen Datenquellen und -strukturen zu verbinden, wie zum Beispiel:
- Datenbanken
- Empfehlungssysteme
- Such-APIs
Relevanz: Warum ist RAG aktuell so wichtig?
Retrieval-Augmented Generation wird in der KI-Welt immer wichtiger. Obwohl LLMs auf riesigen Datensätzen trainiert werden, stehen die Modelle vor gewissen Herausforderungen:
- Halluzinationen: LLMs können falsche Informationen erzeugen.
- Wissens-Cutoff: LLMs haben nur Zugriff auf Daten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt und sind nicht auf dem neuesten Stand.
- Spezialisierte Themen: LLMs tun sich schwer mit Fachgebieten wie Medizin oder Recht, da sie auf allgemeinen Daten basieren.
RAG hilft, diese Probleme zu lösen, indem es LLMs Zugang zu externen Informationsquellen gibt. So werden sie genauer, verlässlicher und anpassungsfähiger.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist tatsächlich ein entscheidender Schritt, um die Fähigkeiten von LLMs auf ein neues Niveau zu heben. Die Integration externer, aktueller und verlässlicher Informationsquellen ermöglicht es den Modellen, präzisere und vertrauenswürdigere Inhalte zu liefern. Ohne diese Fähigkeit bleiben die Modelle auf ihren statischen Trainingsdaten begrenzt, was ihre Nützlichkeit in vielen praxisnahen Anwendungsfällen einschränkt.
Vorteile und Grenzen von RAG
Im Gegensatz zu LLMs die ausschließlich auf eigenem, vortrainierten Wissen basieren, bietet die Retrieval-Augmented Generation einige wichtige Vorteile:
- Weniger Halluzinationen: RAG hilft, Halluzinationen zu vermeiden – also das Erzeugen von falschen oder erfundenen Informationen. Denn: Mit der Retrieval-Augmented Generation haben die Modelle Zugang zu verlässlichen externen Quellen, was die Antworten genauer und zuverlässiger macht und das Vertrauen der Nutzer stärkt.
- Aktuelle Informationen: LLMs haben eine Wissensgrenze basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Das bedeutet, dass sie nicht immer auf dem neuesten Stand sind. RAG löst dieses Problem, indem es den LLMs Zugriff auf aktuelle Daten aus externen Quellen wie Live-Datenfeeds, Datenbanken oder APIs ermöglicht. So können LLMs immer die neuesten Informationen liefern, selbst zu schnelllebigen Themen.
- Spezialisierung auf Fachgebiete: Mit der Retrieval-Augmented Generation können LLMs speziell für bestimmte Fachgebiete, wie Medizin oder Recht, angepasst werden. Indem man ein LLM mit einer spezialisierten Wissensdatenbank verbindet, kann es zum Beispiel genau auf Fachfragen reagieren, ohne das gesamte Modell aufwendig umtrainieren zu müssen. Das spart Zeit und Kosten.
- Bessere Datensicherheit: Das Trainieren von LLMs mit sensiblen Daten bringt ein gewisses Risiko von Datenlecks mit sich. RAG bietet eine sicherere Lösung, indem es die sensiblen Daten extern hält und nicht im LLM selbst abspeichert. Dadurch wird das Risiko von Datenpannen minimiert und gleichzeitig können LLMs mit vertraulichen Daten genutzt werden, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
- Einfache Implementierung: Im Vergleich zu anderen Methoden wie dem vollständigen Umtrainieren eines LLMs ist die Retrieval-Augmented Generation einfach umzusetzen. “Einfach” bedeutet in diesem Kontext jedoch, dass trotzdem IT-Skills und -Wissen benötigt werden, da es nach wie vor viele Herausforderungen gibt, die es zu meistern gilt. Aus diesem Grund sind “Ready to go”-Lösungen, wie beispielsweise moinAI zu empfehlen. Hier kümmern sich KI-Expert:innen um die RAG-Lösungen. Denn auch bei RAG gilt: RAG ≠ RAG, es gibt gute und schlechte Lösungen.
Grenzen von RAG: Wo die Technik (noch) an ihre Grenzen stößt
Natürlich gibt es auch einige Grenzen der Retrieval-Augmented Generation, die nicht außer Acht gelassen werden sollten:
- Qualität der Retrieval-Systeme: Der Erfolg von RAG hängt stark von der Qualität des Suchsystems ab, das die relevanten Informationen aus den externen Quellen holt. Wenn dieses System schlecht funktioniert, kann es zu falschen oder irrelevanten Ergebnissen führen.
- Prompt-Gestaltung: Es kann schwierig sein, die richtigen Prompts zu erstellen, die dem LLM helfen, die abgerufenen Informationen korrekt zu nutzen. Ein schlecht formulierter Prompt könnte dazu führen, dass das Modell die Informationen entweder ignoriert oder missversteht, was den Nutzen von RAG verringert.
- Rechenkosten: Auch wenn RAG weniger ressourcenintensiv ist als das Umtrainieren eines gesamten Modells, können trotzdem andere Ressourcen benötigt werden – vor allem, wenn große Wissensdatenbanken oder komplexe Systeme im Einsatz sind.
- Schwierigkeiten bei der Leistungsbewertung: Die Leistung eines RAG-Systems zu bewerten, ist kompliziert, weil sowohl der Datenabruf als auch die Generierung bewertet werden müssen.
- Bias und Fairness: Die in RAG genutzten externen Quellen können zu Bias und Fairness-Problemen in den Antworten des LLMs führen. Daher ist es wichtig, diese Quellen sorgfältig auszuwählen, um so zu verhindern, dass das Modell mit voreingenommenen oder schädlichen Informationen arbeitet.
Welche Rolle spielen LLMs in RAG?
LLMs sind sehr wichtig für die Retrieval-Augmented Generation und bilden sozusagen das Herzstück. Denn, während RAG auf externe Wissensquellen zurückgreift, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Antworten zu verbessern, sind es die grundlegenden Fähigkeiten der LLMs, die den gesamten Prozess erst ermöglichen.
Im Idealfall werden ein oder sogar mehrere verschiedene LLMs in mehreren Phasen des RAG-Prozesses eingesetzt, sie können z.B. auch die Auswahl des relevanten Wissens verbessern und nicht nur die finale Antwort generieren:
- In-Context-Learning: LLMs können die zusätzlichen Infos aus externen Quellen direkt verarbeiten. Kombiniert mit der Benutzer-Anfrage entsteht so eine fundierte und faktenbasierte Antwort.
- Textgenerierung: Da LLMs speziell für die Textgenerierung entwickelt wurden, sind sie perfekt für die finale Ausgabe in RAG-Anwendungen geeignet.
- Anpassungsfähigkeit: Ob Fakten beantworten oder kreative Geschichten schreiben – ein einziges LLM kann in vielen RAG-Szenarien eingesetzt werden.
- Prompts: Obwohl RAG auf externe Wissensquellen angewiesen ist, hängt der Erfolg davon ab, wie gut das LLM den bereitgestellten Kontext versteht und nutzt. Durch gut durchdachte Prompts können Entwickler die Leistung von RAG optimieren und das Beste aus den externen Daten herausholen.
RAG im Kundenservice
Retrieval-Augmented Generation macht den Kundenservice deutlich smarter, da es die Sprachmodelle mit externen Wissensquellen verbindet. Dadurch können Anfragen viel schneller und genauer beantwortet werden, weil die Retrieval-Augmented Generation in Echtzeit auf Daten wie FAQs oder Produktinfos zugreift. Außerdem können so personalisiertere Antworten geliefert werden, da die Kundenhistorie berücksichtigt werden kann.
Ein weiterer großer Vorteil: RAG ist rund um die Uhr einsatzbereit und kann sogar proaktive Hilfe bieten, zum Beispiel durch automatische Empfehlungen nach einem Kauf. Wichtig ist, dass die Wissensdatenbanken gut organisiert und aktuell bleiben. Und auch, wenn vieles automatisch abläuft, bleibt menschliche Kontrolle wichtig, um bei komplexeren Anfragen eingreifen zu können – zum Beispiel über einen Live-Chat, wo ein Support-Mitarbeiter direkt helfen kann, wenn es nötig ist.
Gut zu wissen: Auch moinAI setzt auf RAG
Selbstverständlich werden auch bei moinAI RAG-basierte Lösungen eingesetzt, um KI-Chatbots qualitativ hochwertig, mit wenig Aufwand verbunden sowie skalierbarer und flexibler zu gestalten. moinAI Kunden profitieren dabei davon, dass sie Generative KI und LLMs im Chatbot einsetzen und trotzdem ihr internes Wissen und entsprechende Datenbanken anschließen können – umso Nutzern präzise und kontext-relevante Antworten zu geben.
Fazit: Wissen on Demand – RAG macht LLMs schlauer
Retrieval-Augmented Generation oder RAG ist eine spannende Weiterentwicklung, die es Large Language Models ermöglicht, auf externe Wissensquellen zuzugreifen und so präzisere, aktuellere und vertrauenswürdigere Antworten zu liefern. Durch die Kombination von semantischer und Keyword-Suche wird RAG zu einem echten Game-Changer, der nicht nur Halluzinationen reduziert, sondern auch spezialisierte Fachgebiete abdeckt. Egal ob im Kundenservice, in der Forschung oder in anderen Bereichen – die Einsatzmöglichkeiten von RAG sind enorm und bieten viel Potenzial für die Zukunft.
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