Was Retrieval-Augmented Generation bedeutet
Retrieval-Augmented Generation kombiniert Informationsabruf mit generativer KI. Anstatt sich nur auf das zu verlassen, was ein Modell während des Trainings gelernt hat, durchsucht ein RAG-System eine Wissensdatenbank, ruft relevante Inhalte ab, fügt diese Inhalte zur Prompt hinzu und fordert das Modell auf, eine Antwort zu generieren.
Warum das wichtig ist
RAG ist wichtig, weil es LLMs dabei hilft, Fragen zu Unternehmensdokumenten, Richtlinien, Produkthandbüchern, Recherchen, Tickets oder anderem Wissen zu beantworten, die möglicherweise nicht im Basismodell enthalten sind. Es kann Halluzinationen reduzieren, Zitate unterstützen und eine erneute Schulung vermeiden, wenn sich Dokumente ändern.
Häufige Anwendungen
- Interne Wissensassistenten.
- Kundensupport-Bots basierend auf Help-Center-Artikeln.
- Tools für die Rechts-, Compliance- oder Richtlinienrecherche.
- Suche nach Produktdokumentationen.
- Markt- und Forschungsassistenten, die mit kuratierten Quellen verbunden sind.
Worauf zu achten ist
Ein RAG-System kann immer noch scheitern, wenn es das falsche Dokument abruft, Inhalte schlecht aufteilt, veraltete Quellen verwendet oder das Modell auffordert, über die Beweise hinaus zu argumentieren. Gutes RAG erfordert Dokumentenverwaltung und Abrufbewertung.
Retrieval-Augmented Generation lässt sich am besten im Kontext verstehen: welche Daten verwendet werden, welche Aufgabe unterstützt wird und wie die Ausgabe geprüft wird.