Retrieval-Augmented Generation bei Generativer AI

22.März

Generative künstliche Intelligenz (KI) hat zweifellos die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit maschinengenerierten Texten interagieren. Diese Technologie, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basiert, ermöglicht es Computern, auf natürliche Weise auf Fragen zu antworten und detaillierte Informationen bereitzustellen. Doch trotz der Fortschritte gibt es auch Herausforderungen, wie das Vertrauen in die Genauigkeit der Antworten und die Aktualität der Daten. Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel.

Was ist R.A.G.?

Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, ist eine innovative Technik der künstlichen Intelligenz, die es generativen KI-Systemen ermöglicht, auf zusätzliche Datenressourcen zuzugreifen, ohne das zugrunde liegende Modell zu ändern. Dies ermöglicht es, gezielte und aktuellere Informationen zu liefern, die spezifischer für eine bestimmte Organisation oder Branche sind. Mit anderen Worten: RAG verbessert die Qualität und Relevanz der Antworten von generativen KI-Systemen.

Beispiele mit und ohne R.A.G.

Um die Bedeutung von RAG zu verdeutlichen, betrachten wir z.B. eine Branche. Ein herkömmliches LLM könnte grundlegende Fragen zur Geschichte, den größten Akteuren und Besonderheiten der Branche beantworten. Doch wenn es darum geht, aktuelle Informationen wie neueste Nachrichten oder aktuelle Neuerungen zu liefern, stößt das LLM an seine Grenzen. Hier kann RAG einspringen, indem es auf zusätzliche Datenquellen zugreift und genauere und aktuellere Antworten liefert.

Ohne ein RAG müsste das LLM regelmäßig neu berechnet werden, mit RAG kann ein Modell mit zusätzlichen Informationen gefüttert werden und profitiert von den Fähigkeiten des Modells selbst sowie den zusätzlichen anwendungsspezifischen Informationen.

Vorteile von R.A.G.

Die Vorteile von Retrieval-Augmented Generation sind vielfältig:

  1. Aktualität: RAG ermöglicht den Zugriff auf aktuellere Informationen als herkömmliche LLMs, da die Daten kontinuierlich aktualisiert werden können.
  2. Kontextualisierung: Die Daten im Wissensrepository von RAG sind spezifischer für eine Organisation oder Branche, was zu relevanteren Antworten führt.
  3. Korrigierbarkeit: Durch die Identifizierung der Quellen in der Vektordatenbank können Fehler schnell behoben und falsche Informationen vermieden werden.

Fazit

Retrieval-Augmented Generation ist zweifellos eine spannende Entwicklung im Bereich der generativen KI. Durch die Integration zusätzlicher Datenressourcen ermöglicht es RAG, genauere, aktuellere und kontextbezogenere Antworten zu liefern. Während die Technologie noch relativ neu ist und einige Herausforderungen mit sich bringt, zeigt sie bereits großes Potenzial, die Qualität und Relevanz von KI-Systemen zu verbessern.

Acceleraid @ Gen AI

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Vertrauen ist in diesem Bereich nach wie vor ein Thema, wir wissen, dass nicht jeder sofort einen AI Assistent auf seine Endkunden „loslassen“ möchte, es gibt auch eine Reihe von Anwendungsfällen, bei denen ein AI-Assistent z.B. Mitarbeitern hilft, schneller Antworten zu finden und um so die Gefahr eines Missbrauchs des Systems von vornherein auszuschließen auf Endkunden-Seite.

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