Große Sprachmodelle (LLMs) werden in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung weit verbreitet eingesetzt, aber die Einschränkungen traditioneller LLMs werden zunehmend offensichtlich. Während sie leistungsstarke Werkzeuge sind, die in der Lage sind, kontextuell reichhaltige Texte zu generieren, sind sie statisch und verlassen sich ausschließlich auf die Daten, auf denen sie trainiert wurden. Diese statische Natur stellt erhebliche Herausforderungen dar, insbesondere in Bereichen, in denen sich Informationen häufig ändern. Ein LLM, das beispielsweise auf Daten aus dem Jahr 2021 trainiert wurde, kann möglicherweise keine genauen Antworten auf Fragen zu Entwicklungen im Jahr 2023 geben, was zu veralteten oder falschen Antworten führt.
Hier kommt Retrieval Augmented Generation (RAG) ins Spiel und revolutioniert die Fähigkeiten der KI, indem es die Echtzeit-Datenabfrage in den Generierungsprozess integriert. RAG verbessert die Leistung von LLMs, indem es relevante, aktuelle Informationen aus externen Quellen abruft und sicherstellt, dass die Antworten nicht nur genau, sondern auch überprüfbar sind.
Dieser Blog befasst sich eingehend mit dem Thema Retrieval Augmented Generation und untersucht seine Definition, Kernkomponenten, Funktionsweise, Vorteile, Herausforderungen, Anwendungen und weitere Verbesserungsmethoden. Am Ende dieses Artikels werden Sie ein umfassendes Verständnis dafür haben, warum RAG nicht nur eine nützliche Verbesserung, sondern eine notwendige Weiterentwicklung im Bereich der KI ist, um sicherzustellen, dass intelligente Systeme genau, relevant und vertrauenswürdig bleiben.