Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein innovativer Ansatz im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens, der entwickelt wurde, um die Qualität und Relevanz von LLM-generierten Texten zu verbessern. Das Problem mit LLM-generierten Texten ist, dass sie auf sehr großen Datensätzen trainiert werden und daher dazu neigen, willkürliche Antworten zu generieren. Dieses Phänomen wird in der generativen KI auch als „Halluzination“ bezeichnet.
RAG verbessert somit die Ergebnisse großer Sprachmodelle, indem es ihnen ermöglicht, auf wichtiges Wissen außerhalb ihrer Trainingsdaten zuzugreifen, bevor sie eine Antwort generieren. Darüber hinaus erweitert es die Fähigkeiten dieser Modelle auf spezifische Bereiche oder internes Wissen einer Organisation, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss.
Der RAG-Prozess läuft im Allgemeinen in drei Schritten ab:
- Retrieval: In diesem Schritt werden Informationen aus bestimmten Quellen abgerufen. In vielen Fällen handelt es sich dabei um Informationen, die nicht in den ursprünglichen Trainingsdatensätzen enthalten waren.
- Augmentation: Die Benutzeranfrage wird mit dem Kontext der Quelle angereichert, um sicherzustellen, dass die generierte Antwort genau und relevant ist.
- Generierung: Schließlich wird die Ausgabe unter Verwendung des Modells und des erweiterten Kontexts generiert.
Retrieval-Augmented Generation findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens. Dazu gehören maschinelle Übersetzung, automatische Textgenerierung, Frage-Antwort-Systeme und personalisierte Empfehlungssysteme. In diesen Anwendungsbereichen trägt RAG dazu bei, die Qualität und Relevanz der generierten Texte zu verbessern, was zu einer besseren Benutzererfahrung und einem höheren Nutzen führt.
Durch die Fähigkeit, auf externe Wissensquellen zuzugreifen und relevante Informationen in den Generierungsprozess zu integrieren, bietet RAG einen kosteneffizienten Ansatz zur Verbesserung der Ergebnisse von Large Language Models.
