Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die das Ziel hat, die Qualität von generierten Texten durch den Einsatz von externen Datenquellen zu verbessern. Es kombiniert zwei zentrale Ansätze:

1. Retrieval: Dies bezieht sich auf das Abrufen von relevanten Informationen oder Texten aus einer großen Wissensdatenbank oder einem Dokumentenspeicher. Diese Informationen können als Grundlage oder Kontext für die spätere Textgenerierung dienen.
2. Generation: Dieser Schritt verwendet ein generatives Sprachmodell (wie GPT), das auf Basis der abgerufenen Informationen neuen Text erzeugt.

Funktionsweise von RAG

1. Abruf: Zunächst wird eine Abfrage oder ein Prompt an ein Retrieval-Modul geschickt. Dieses Modul durchsucht eine Datenbank oder Wissensbasis nach den relevantesten Dokumenten oder Passagen, die zur Abfrage passen.
2. Integration: Die abgerufenen Informationen werden dann dem generativen Modell zur Verfügung gestellt. Das Modell kann diese Informationen verwenden, um den Text zu generieren, was zu einem kontextuell reicheren und genauerem Ergebnis führt.
3. Generierung: Schließlich generiert das Sprachmodell den Text, wobei es die abgerufenen Informationen berücksichtigt.

Vorteile von RAG

• Verbesserte Genauigkeit: Durch den Abruf von relevanten Informationen kann das generative Modell präzisere und faktisch korrektere Antworten liefern.
• Erweiterte Wissensbasis: Das Modell kann auf eine viel größere Wissensbasis zugreifen, als es durch sein eigenes Training allein möglich wäre.
• Dynamische Antworten: Da die abgerufenen Informationen in Echtzeit verwendet werden, kann das Modell auf aktuelle oder spezifische Anfragen besser reagieren.

Anwendung von RAG

RAG wird häufig in Bereichen eingesetzt, in denen genaue und kontextuelle Informationen erforderlich sind, wie z.B. in der Beantwortung von Fragen, beim Erstellen von technischen Dokumentationen, oder in der Unterstützung von Kundendienstanfragen. Es wird auch verwendet, um generierte Inhalte mit verlässlichen Quellen abzugleichen und so die Vertrauenswürdigkeit zu erhöhen.

Insgesamt ist RAG ein leistungsfähiger Ansatz, um die Fähigkeiten von generativen Modellen durch die Integration von externem Wissen erheblich zu erweitern.