RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION BERATUNG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert große Sprachmodelle (LLMs), indem es sie mit externen Wissensdatenbanken integriert. Dadurch können LLMs auf aktuelle Informationen zugreifen, was die Genauigkeit und Relevanz ihrer Antworten verbessert.

RAG ruft relevante Daten aus externen Quellen ab, bevor es Antworten generiert, und verbessert so den Inhalt, ohne das Modell neu zu trainieren. Es kombiniert generative und Abrufmechanismen, um zuverlässige, maßgeschneiderte Antworten zu liefern, das Vertrauen der Benutzer aufrechtzuerhalten und die allgemeine KI-Erfahrung zu verbessern.

RAG verbessert die Leistung von Sprachmodellen, indem es Informationsabruf mit Textgenerierung kombiniert. Zuerst wird in einer großen Datenbank nach relevanten Daten gesucht, die dann zur Generierung genauerer und kontextuell relevanter Antworten verwendet werden. Dieser duale Ansatz erhöht die Fähigkeit des Modells, präzise und informative Antworten zu liefern, indem er auf das bestehende Wissen des Unternehmens zurückgreift.

Die Hauptkomponenten eines RAG-Modells sind der Retriever und der Generator. Der Retriever durchsucht eine große Datenbank, um basierend auf der Eingabeanfrage relevante Informationen zu finden. Der Generator verwendet dann diese abgerufenen Informationen, um eine detaillierte und kontextuell genaue Antwort zu erstellen. Diese Kombination gewährleistet hochwertige Antworten durch die Nutzung umfangreicher Wissensquellen.

Bei Valprovia legen wir großen Wert auf die Suchkomponente, die die Frage für den Retriever vorbereitet und Schlüsselwort- und Freitextsuche kombiniert, um genauere Ergebnisse zu erzielen.

Der Abrufmechanismus in RAG funktioniert, indem er eine große Datenbank (Vektordatenbank, SharePoint, SQL-Datenbank) durchsucht, um basierend auf der Eingabeanfrage relevante Informationen zu finden. Er verwendet Algorithmen, um Schlüsselwörter und den Kontext der Anfrage mit den in der Datenbank gespeicherten Daten abzugleichen. Die relevantesten Informationen werden dann an den Generator weitergegeben, der sie zur Erstellung einer präzisen und kontextuell genauen Antwort nutzt.

Der Abrufprozess in RAG kann verschiedene Datenquellen nutzen, einschließlich interner Unternehmensdatenbanken, Dokumente, Websites, SharePoint und externer Wissensdatenbanken. Diese Quellen können strukturierte Daten, wie Datenbanken und Tabellenkalkulationen, sowie unstrukturierte Daten, wie Textdokumente, E-Mails und Webseiten, enthalten. Diese Flexibilität ermöglicht es RAG, auf eine breite Palette von Informationen zuzugreifen, um genaue und relevante Antworten zu generieren.

RAG hat praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter der Kundensupport, wo es genaue Antworten auf Anfragen liefern kann, und das Gesundheitswesen, wo es bei der Diagnose von Zuständen durch das Abrufen relevanter medizinischer Informationen helfen kann. Im Finanzwesen kann RAG detaillierte Berichte durch die Analyse großer Datensätze erstellen, und im Bildungswesen kann es personalisierte Nachhilfe bieten, indem es auf umfangreiche Bildungsressourcen zugreift. Diese Anwendungen zeigen die Vielseitigkeit und Effektivität von RAG bei der Verbesserung des Informationsabrufs und der Antwortgenerierung.

RAG geht mit veralteten oder falschen Informationen um, indem es regelmäßige Updates und ausgeklügelte Filteralgorithmen nutzt. Es priorisiert neuere und zuverlässigere Quellen während des Abrufprozesses und reduziert so die Wahrscheinlichkeit der Verwendung veralteter Daten. Zusätzlich kann das System darauf trainiert werden, Informationen zu erkennen und zu verwerfen, die nicht den Qualitätsstandards entsprechen, um sicherzustellen, dass die generierten Antworten genau und relevant sind.

RAG kann in bestehende KI-Systeme integriert werden, indem die Komponenten Retriever und Generator mit den Datenquellen und APIs des Systems verbunden werden. Der Retriever sucht nach relevanten Informationen aus diesen Quellen, während der Generator diese Daten zur Erstellung genauer Antworten verwendet. Die Integration beinhaltet die Anpassung des RAG-Modells an die spezifischen Bedürfnisse und Arbeitsabläufe des KI-Systems, um eine nahtlose Interaktion und verbesserte Leistung zu gewährleisten. Regelmäßige Updates und Wartung sind erforderlich, um das RAG-System innerhalb der bestehenden KI-Infrastruktur effektiv zu halten.

Zukünftige Perspektiven für die RAG-Technologie umfassen verbesserte Abrufalgorithmen für bessere Genauigkeit und Relevanz sowie eine verbesserte Integration mit verschiedenen Datenquellen und KI-Systemen. Fortschritte werden in den Bereichen Echtzeit-Datenverarbeitung, Reduzierung der Latenz und Erhöhung der Geschwindigkeit der Antwortgenerierung erwartet. Darüber hinaus wird die RAG-Technologie voraussichtlich eine verbesserte Handhabung unstrukturierter Daten und ausgefeiltere Methoden zur Filterung veralteter oder falscher Informationen erleben.

Valprovia bietet umfassende Unterstützung bei der Entwicklung einer RAG-Lösung durch unser Fachwissen und unsere Ressourcen. Wir bieten:

1. AI Readiness Platform: Unsere Plattform stellt sicher, dass Ihre Organisation bereit ist, die RAG-Technologie zu nutzen und die Datenintegration und -verwaltung zu verbessern.
2. Erfahrung und Werkzeuge: Mit jahrelanger Erfahrung und fortschrittlichen Werkzeugen helfen wir Ihnen, Ihre Daten effektiv zu strukturieren und zu organisieren.
3. Iterativer Ansatz: Wir verwenden einen iterativen Entwicklungsprozess und wiederverwendbare Komponenten, um die Projektlaufzeiten zu verkürzen und schnellere Ergebnisse zu liefern.
4. Maßgeschneiderte Lösungen: Unser Team spezialisiert sich auf die Erstellung maßgeschneiderter RAG-Lösungen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse und Geschäftsanwendungsfälle zugeschnitten sind.
5. End-to-End-Unterstützung: Von der Erstberatung und PoC-Entwicklung bis hin zur vollständigen Implementierung und laufenden Unterstützung, wir begleiten Sie bei jedem Schritt, um den Erfolg sicherzustellen.

Wir verfolgen einen iterativen Ansatz, und bei uns beginnen Sie nicht von Grund auf. Wir bringen unsere wiederverwendbaren Komponenten mit, die die Projektzeit verkürzen. Sie können eine Proof of Concept (PoC)-Phase von etwa 1-2 Monaten und die Ergebnisse der ersten Veröffentlichung typischerweise innerhalb von 2-4 Monaten erwarten.