Erstellung eines RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation)

Erstellung eines RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation)

Bei der Erstellung eines RAG-Systems wird ein großes Sprachmodell (LLM) mit aktuellem und frischem Wissen angereichert. Ziel ist es, die Antworten des LLM auf Anfragen faktentreuer zu gestalten und die Wahrscheinlichkeit für fehlerhafte oder "halluzinierte" Informationen zu verringern.

Ein RAG-System kombiniert die Kreativität generativer KI mit der Präzision einer Suchmaschine. Es besteht aus mehreren kritischen Komponenten, die harmonisch zusammenarbeiten, um genaue und relevante Antworten zu liefern.

1. Hauptkomponenten eines RAG-Systems: Retrieval (Abruf): Diese Komponente durchsucht eine umfangreiche Datenbank nach Informationen, die der Anfrage entsprechen. Durch fortschrittliche Algorithmen wird sichergestellt, dass die abgerufenen Daten relevant und aktuell sind.

2. Augmentation (Erweiterung): Nach dem Abruf werden die gefundenen Daten in die Anfrage eingefügt. Dieser angereicherte Kontext ermöglicht informiertere und präzisere Antworten.

3. Generation (Erzeugung): Mit dem erweiterten Kontext generiert die Engine eine Antwort. Dabei nutzt sie ein leistungsstarkes Sprachmodell, um genaue und auf die erweiterte Eingabe zugeschnittene Antworten zu erzeugen.

Durch die Implementierung dieser Strategien können Unternehmen die Funktionalität und Genauigkeit ihrer RAG-Systeme erheblich verbessern, was zu effektiveren und effizienteren Ergebnissen führt.