Top 7 Herausforderungen bei der Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein leistungsstarkes Framework, das die Stärken der Informationsretrieval und der Textgenerierung kombiniert. Durch die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) zusammen mit einer Wissensdatenbank können RAG-Systeme hochinformative und kontextuell relevante Antworten generieren. Der Prozess umfasst das Abrufen relevanter Dokumente aus der Wissensdatenbank und deren Nutzung als Kontext zur Generierung von Antworten auf Anfragen. Die Implementierung von RAG-Anwendungen ist unkompliziert, aber sie robust, skalierbar und hochgenau zu machen, ist eine andere Geschichte. Mehrere bedeutende Herausforderungen müssen bewältigt werden, um die Leistung des Systems zu optimieren.

In diesem Blog werden wir einige der häufigsten Probleme beim Arbeiten mit RAG-Systemen betrachten und mögliche Lösungen zur Überwindung dieser Herausforderungen diskutieren. Unsere Erkenntnisse basieren auf dem wissenschaftlichen Papier „Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System“ und dem aufschlussreichen Blogartikel „12 RAG pain points and proposed Solutions“ von Towards Data Science. Durch das Verständnis dieser Herausforderungen können Sie besser mit den Komplexitäten von RAG umgehen und die Effektivität Ihrer Anwendungen verbessern.

Die in diesem Blog behandelten Herausforderungen sind:

1. Fehlender Inhalt in der Wissensdatenbank: Das LLM liefert falsche Antworten aufgrund des Fehlens notwendiger Informationen in der Wissensdatenbank.
2. Schwierigkeit beim Extrahieren der Antwort aus dem abgerufenen Kontext: Das LLM kann die richtige Antwort aus dem Kontext nicht extrahieren, oft wegen Rauschen oder widersprüchlicher Informationen in den abgerufenen Dokumenten.
3. Ausgabe im falschen Format: Die Ausgabe des LLM entspricht nicht dem gewünschten Format, wie z. B. Tabellen oder Listen.
4. Unvollständige Ausgaben: Das Modell liefert teilweise korrekte Antworten, es fehlen jedoch einige relevante Informationen, die in der Wissensdatenbank vorhanden sind.
5. Skalierbarkeit der Datenaufnahme: Große Datenmengen überwältigen die Aufnahme-Pipeline und beeinträchtigen die Fähigkeit des Systems, Daten effizient zu verwalten und zu verarbeiten.
6. Sicheres Ausführen von Code: Das Ausführen von ausführbarem Code birgt Risiken, einschließlich potenzieller Schäden am Host-Server oder Verlust wichtiger Daten.
7. Arbeiten mit PDFs: Das Extrahieren von Daten aus komplexen PDFs mit eingebetteten Tabellen und Diagrammen erfordert ausgeklügelte Parsing-Logik aufgrund inkonsistenter Layouts und Formate.