Top 7 Herausforderungen bei der Retrieval-Augmented Generation

Herausforderung 1: Fehlender Inhalt in der Wissensdatenbank

Eine wesentliche Herausforderung bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen ist der fehlende Inhalt in der Wissensdatenbank. Wenn die relevanten Informationen nicht verfügbar sind, kann das große Sprachmodell (LLM) falsche Antworten liefern, einfach weil die richtige Antwort nicht zu finden ist. Manchmal kann die Frage nur am Rande mit dem Inhalt zusammenhängen, aber die genaue Antwort ist nicht vorhanden, was dazu führt, dass das LLM „halluziniert“ und irreführende Informationen generiert.

Mögliche Lösung: Anpassung Ihres Prompts

Eine effektive Methode, um dieses Problem zu mindern, ist das Prompt Engineering. Durch sorgfältiges Entwerfen Ihrer Prompts können Sie das LLM dazu bringen, die Einschränkungen der Wissensdatenbank anzuerkennen. Beispielsweise können Sie Prompts so strukturieren, dass Antworten wie „Ich kann diese Frage nicht beantworten, weil keine Informationen dazu in der Wissensdatenbank vorhanden sind“ gefördert werden. Dies reduziert nicht nur die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell falsche Informationen generiert, sondern macht auch klar, dass die Antwort möglicherweise nicht immer verfügbar ist. Dieser Ansatz hilft, die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit Ihres RAG-Systems zu erhalten.

Herausforderung 2: Schwierigkeit beim Extrahieren der Antwort aus dem abgerufenen Kontext

Eine weitere häufige Herausforderung bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen tritt auf, wenn die Antwort in der Wissensdatenbank vorhanden ist, das große Sprachmodell (LLM) aber nicht in der Lage ist, sie korrekt zu extrahieren. Dies geschieht oft, wenn der abgerufene Kontext zu viel Rauschen oder widersprüchliche Informationen enthält, was es dem LLM erschwert, die richtige Antwort zu finden.

Mögliche Lösung: Bereinigung der Quelldaten

Um dieses Problem zu adressieren, ist es wichtig, sicherzustellen, dass Ihre Quelldaten sauber und gut gepflegt sind. Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Abrufresultaten, verringerten Modellleistungen und erhöhtem Rechenaufwand führen. Saubere Daten sind entscheidend für effektives semantisches Suchen und Abrufen, die für jedes RAG-System grundlegend sind. Hier sind einige Methoden zur Bereinigung Ihrer Daten:

• Duplikate entfernen: Duplikate können den Abrufprozess beeinflussen und zu redundanten oder irreführenden Informationen führen.
• Irrelevante Daten entfernen: Irrelevante Daten können das System verlangsamen und das LLM verwirren, wodurch die Genauigkeit der abgerufenen Informationen verringert wird.
• Formatierung bereinigen: Beheben Sie Formatierungsprobleme wie zusätzliche Leerzeichen, Sonderzeichen oder inkonsistente Datumsformate, um Einheitlichkeit und Lesbarkeit sicherzustellen.

Durch die Implementierung dieser Datenbereinigungspraktiken können Sie die Leistung und Zuverlässigkeit Ihres RAG-Systems erheblich verbessern, um sicherzustellen, dass das LLM die richtigen Antworten aus der Wissensdatenbank extrahiert.

Herausforderung 3: Ausgabe im falschen Format

Ein häufiges Problem bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen ist, dass das große Sprachmodell (LLM) eine Ausgabe erzeugt, die nicht dem gewünschten Format entspricht. Zum Beispiel könnten Sie das LLM anweisen, Informationen als Tabelle oder Liste zu extrahieren, aber es ignoriert die Anweisung und liefert die Daten in einem anderen Format.

Mögliche Lösungen

Um dieses Problem zu lösen, ist eine effektive Lösung die Integration von Ausgabe-Parsern in Ihre RAG-Pipeline. Werkzeuge wie LlamaIndex unterstützen Integrationen mit Ausgabe-Parsing-Modulen von Frameworks wie Guardrails und LangChain. Diese Module ermöglichen es Ihnen, benutzerdefinierte Ausgabeschemata zu definieren, um sicherzustellen, dass der generierte Inhalt dem erforderlichen Format entspricht.

Beispiel unter Verwendung der LangChain-Ausgabe-Parsing-Module:

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.output_parsers import LangchainOutputParser
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema

# Define custom output schemas
custom_schemas = [
    ResponseSchema(
        name="Hobbies",
        description="Describes the author's hobbies and interests.",
    ),
    ResponseSchema(
        name="Skills",
        description="Lists the author's key skills and competencies.",
    ),
]

# Create a custom output parser
custom_output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(custom_schemas)

# Attach the custom output parser to the language model
llm = OpenAI(output_parser=custom_output_parser)

Eine weitere robuste Lösung besteht darin, Pydantic-Programme zu verwenden. Ein Pydantic-Programm ist eine Abstraktion, die Eingabestrings in strukturierte Pydantic-Modelle umwandelt. Diese Modelle sind Klassen mit Feldern, die als annotierte Attribute definiert sind. Wenn Daten an ein Pydantic-Modell übergeben werden, werden sie geparst, validiert und garantiert den spezifizierten Feldtypen entsprechend. LlamaIndex bietet verschiedene Arten von Pydantic-Programmen, wie Text Completion Pydantic Programs, Function Calling Pydantic Programs und Prepackaged Pydantic Programs.

Beispiel eines Text Completion Pydantic Programms:

from pydantic import BaseModel
from typing import List

from llama_index.program.openai import OpenAIPydanticProgram

class Book(BaseModel):
    title: str
    author: str
    pages: int

class Library(BaseModel):
    name: str
    location: str
    books: List[Book]

prompt_template_str = """\
Generate an example library, with a name, location, and a list of books. \
Using the city {city_name} as inspiration.\
"""

program = OpenAIPydanticProgram.from_defaults(
    output_cls=Library, prompt_template_str=prompt_template_str, verbose=True
)

output = program(
    city_name="Paris", description="Data model for a library."
)

Für weitere Anwendungsfälle und Beispiele können Sie die LlamaIndex-Dokumentation zu Ausgabe-Parsing-Modulen einsehen.

Herausforderung 4: Unvollständige Ausgaben

Das Modell liefert manchmal teilweise korrekte Antworten, verpasst jedoch einige relevante Informationen, obwohl diese in der Wissensdatenbank vorhanden sind. Diese unvollständige Ausgabe kann auftreten, wenn Informationen über mehrere Dokumente verstreut sind, das Modell jedoch Daten nur aus einem einzigen Dokument abruft.

Mögliche Lösung: Abfrage-Transformationen

Eine effektive Methode zur Bewältigung dieses Problems sind Abfrage-Transformationen. Diese Technik verändert systematisch die ursprüngliche Abfrage, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der bereitgestellten Antworten zu verbessern. Abfrage-Transformationen beinhalten die Umwandlung einer ursprünglichen Abfrage in eine andere Form, die das LLM effektiver verarbeiten kann. Diese Transformationen können in einem Schritt oder mehrstufig durchgeführt werden:

• Einstufige Transformationen: Ändern Sie die Abfrage einmal, bevor Sie sie gegen einen Index ausführen, um sie für das LLM besser handhabbar zu machen.
• Mehrstufige Transformationen: Verwenden Sie einen iterativen Ansatz, bei dem die Abfrage in mehreren Schritten transformiert und ausgeführt wird, um die Suche und das Abrufen zu verfeinern und die Vollständigkeit sicherzustellen.

Verwendungsfälle für Abfrage-Transformationen in LlamaIndex:

1. Umwandeln der ursprünglichen Abfrage für besseres Einbetten: Hypothetische Dokumenteneinbettungen (HyDE) erzeugen ein hypothetisches Dokument aus der Abfrage für das Einbettungslookup, anstatt die ursprüngliche Abfrage zu verwenden, um die Abrufabgleichung zu verbessern.
2. Einstufige Abfrageumwandlung: Wandeln Sie die ursprüngliche Abfrage in eine Unterfrage um, die mit den verfügbaren Daten leichter gelöst werden kann.
3. Mehrstufige Abfragenteilung: Teilen Sie die ursprüngliche Abfrage in mehrere Unterfragen, die einzeln behandelt werden können, um sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen aus mehreren Dokumenten abgerufen werden, wenn nötig.

Durch die Anwendung von Abfrage-Transformationen können Sie die Vollständigkeit der von Ihrem RAG-System generierten Antworten erheblich verbessern, indem Sie sicherstellen, dass alle relevanten Informationen aus der Wissensdatenbank genau abgerufen

Herausforderung 5: Skalierbarkeit der Datenaufnahme

Die Skalierbarkeit der Datenaufnahme wird zu einer erheblichen Herausforderung, wenn Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme in Unternehmensumgebungen implementiert werden. Große Datenmengen können die Aufnahme-Pipeline überwältigen und es dem System erschweren, die Daten effizient zu verwalten und zu verarbeiten. Wenn die Aufnahme-Pipeline nicht skalierbar ist, kann dies zu längeren Aufnahmezeiten, Systemüberlastungen und schlechter Datenqualität führen.

Mögliche Lösung: Implementierung paralleler Aufnahme-Pipelines

Um die Herausforderung der Skalierbarkeit der Datenaufnahme zu bewältigen, kann die Implementierung paralleler Aufnahme-Pipelines eine robuste Lösung sein. Die parallelen Aufnahme-Pipelines von LlamaIndex sind speziell dafür ausgelegt, große Datenmengen zu bewältigen, indem der Aufnahmeprozess über mehrere parallele Streams verteilt wird. Durch die Nutzung dieser Fähigkeiten können Entwickler sicherstellen, dass ihre Datenaufnahmeprozesse skalierbar, zuverlässig und effizient sind, auch wenn die Datenmengen wachsen.

Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Leistung der Aufnahme-Pipeline, sondern unterstützt auch die nahtlose Integration und Verarbeitung großer Datensätze, was für Unternehmensoperationen entscheidend ist. Durch die Verteilung der Arbeitslast kann das System eine hohe Leistung und Datenqualität aufrechterhalten, sodass das RAG-System auch bei hohen Datenlasten optimal funktioniert.

Herausforderung 6: Sicheres Ausführen von Code

Große Sprachmodelle (LLMs) können ausführbaren Code generieren, um komplexe Probleme zu lösen, von Routineaufgaben bis hin zur Ausführung von SQL-Code zur Datenbankmanipulation. Während der Aufbau von Agenten mit Code-Ausführungsfähigkeiten leistungsstark ist, birgt er auch erhebliche Risiken. Das Ausführen von ausführbarem Code kann potenziell den Host-Server beschädigen oder wichtige Datendateien löschen, was es zu einem gefährlichen Unterfangen macht.

Mögliche Lösung: Verwendung von dynamischen Sitzungen in Azure Container Apps

Um diese Risiken zu mindern, bieten dynamische Sitzungen in Azure Container Apps eine sichere und skalierbare Lösung. Diese Sitzungen bieten schnellen Zugriff auf einen Code-Interpreter, der vollständig isoliert ist und zum Ausführen von nicht vertrauenswürdigem Code entwickelt wurde. LlamaIndex integriert dieses Feature als Werkzeug, das von jedem Agenten genutzt werden kann. Hier ist ein Beispiel, wie man einen ReActAgent von LlamaIndex erstellt:

1. Initiieren Sie ein LLM, das auf Azure gehostet wird, mit Ihren Konfigurationen:

from llama_index.llms.azure_openai import AzureOpenAI

llm = AzureOpenAI(
    model="model-name",
    deployment_name="deployment-name",
    api_key="api_key",
    azure_endpoint="azure_endpoint",
    api_version="api_version"
)

2. Erstellen Sie einen Sitzungspool, um die Ausführungen zu hosten, der eine Verwaltungsendpunkt-URL bereitstellt, die für LlamaIndex benötigt wird:

from llama_index.tools.azure_code_interpreter import AzureCodeInterpreterToolSpec

azure_code_interpreter_spec = AzureCodeInterpreterToolSpec(
    pool_management_endpoint="your_pool_management_endpoint",
    local_save_path="local_file_path_to_save_intermediate_data"  # Optional, saves Python Code's output
)

3. Richten Sie alles ein, um einen LlamaIndex ReActAgent zu erstellen:

from llama_index.core.agent import ReActAgent

agent = ReActAgent.from_tools(
    azure_code_interpreter_spec.to_tool_list(), llm=llm, verbose=True
)

Der erstellte Agent ist nun bereit, Aufgaben mit dem Code-Ausführungstool durchzuführen. Er kann sicher Code inspizieren und ausführen, wie z. B. CSV-Dateien manipulieren, um Fragen der Benutzer zu beantworten. Für weitere Anwendungsfälle und detaillierte Informationen können Sie den Blogartikel von LlamaIndex über sicheres Ausführen von Code einsehen.

Herausforderung 7: Arbeiten mit PDFs

Das Extrahieren von Daten aus komplexen PDFs, die eingebettete Tabellen und Diagramme enthalten, stellt zahlreiche Herausforderungen dar. Diese Dokumente enthalten oft unstrukturierte Daten mit inkonsistenten Layouts und Formaten, einschließlich verschachtelter Tabellen und mehrstufiger Kopfzeilen, die sich über mehrere Zeilen oder Spalten erstrecken. Naive Chunking- und Abrufalgorithmen schneiden bei solchen Dokumenten in der Regel schlecht ab und erfordern ausgeklügelte Parsing-Logik.

Mögliche Lösung: LlamaParse

Um diese Herausforderungen zu überwinden, hat LlamaIndex LlamaParse entwickelt, eine genAI-native Dokumenten-Parsing-Plattform, die direkt mit LlamaIndex integriert ist. LlamaParse ist darauf ausgelegt, PDFs mit komplexen Tabellen in ein gut strukturiertes Markdown-Format zu parsen, um die Datenqualität für nachfolgende LLM-Anwendungsfälle, wie fortgeschrittene RAG, sicherzustellen.

Eine der Hauptfunktionen von LlamaParse ist die Möglichkeit, Parsing-Anweisungen an das Modell zu geben, ähnlich wie bei der Anleitung eines Sprachmodells. Sie können die komplexen Dokumente beschreiben und das Layout, Tabellen oder Diagramme, die in Ihren Daten vorhanden sind, angeben. Darüber hinaus können Sie den Parser anleiten, die Daten im gewünschten Format zu extrahieren, das dann in Ihrer RAG-Pipeline verwendet werden kann. Dies stellt sicher, dass selbst die kompliziertesten PDFs genau geparsed werden und die Integrität und Nutzbarkeit der extrahierten Daten erhalten bleibt.