Was ist RAG?
Große Sprachmodelle (LLMs) wie Chatbots können Sprachen schnell übersetzen, bei Kundenanfragen mit menschenähnlichen Antworten aufwarten und sogar Code generieren. LLMs kennen jedoch nur diejenigen Informationen, die während des Trainings eingespeist wurden. Um die sich ständig weiterentwickelnden und spezialisierten Wissensgebiete effektiv zu verwalten – z. B. fundierte Kenntnisse über Ihr Unternehmen und Ihre Kunden – benötigen LLMs Zugriff auf die neuesten Daten. Neutraining oder Fine-Tuning sind zwar eine Option, aber dieser Prozess kann zusätzlichen Mehraufwand und zusätzliche Kosten mit sich bringen. Selbst dann können LLMs falsche Antworten generieren.
RAG, ein ständig an Beliebtheit gewinnendes KI-Framework, hilft LLMs dabei, genauere und relevantere KI-Antworten zu liefern. RAG ergänzt ein LLM mit Daten aus einer externen Wissensdatenbank und stellt damit sicher, dass LLMs auf die zuverlässigsten und aktuellsten Informationen zugreifen können. Diese zusätzlichen Daten helfen LLMs dabei, aktuelle und kontextbezogene Antworten bereitzustellen.
In einem Unternehmensumfeld bietet RAG Unternehmen einen kostengünstigen Ansatz für generative KI. Off-the-Shelf-LLMs, sogenannte Foundation-LLMs, werden darauf trainiert, Fragen zu einer Vielzahl von Themen zu beantworten. Sie müssen jedoch oft an die Datenlage eines Unternehmens angepasst werden, bevor sie geschäftsspezifische Ergebnisse produzieren können. RAG ermöglicht es Unternehmen, ihre eigenen Daten ohne Neutraining oder Fine-Tuning in LLMs einzufügen, wodurch die Einstiegshürde für domänenspezifische, reale Anwendungsfälle gesenkt wird.
Ihr Unternehmen könnte beispielsweise Mitarbeitern Zugriff auf einen RAG-basierten Chatbot geben, um die Produktivität zu steigern. Zur Planung Ihres Urlaubs könnten Sie den Chatbot fragen, wie viele Urlaubstage Ihnen für den Rest des Jahres zustehen. Der Chatbot würde dann interne Datenbanken nach relevanten Informationen durchsuchen, die Urlaubsrichtlinien Ihres Unternehmens abrufen und feststellen, wie viele Urlaubstage Sie bereits genutzt haben und wie viele Tage Ihnen noch zur Verfügung stehen.
Ein Foundation-LLM, das nicht mit den Datensätzen Ihres Unternehmens trainiert wurde, könnte Ihnen keine Antwort geben – oder, was noch schlimmer wäre, Ihnen ganz zuversichtlich die falsche Antwort präsentieren. Damit das Foundation-Modell mit den für die effektive Beantwortung der Frage notwendigen Daten ausgestattet wird, müssen Sie jedes Mal, wenn sich jemand Urlaub nimmt, ein Fine-Tuning mit den Unternehmensdaten ausführen.
Was sind die Vorteile von RAG?
Die Integration von RAG in generative KI-Anwendungen bietet eine Reihe von Vorteilen.
- Kostengünstige Alternative zum Fine-Tuning: In vielen Fällen kann RAG Unternehmen bei der spezifischen Anpassung von LLMs an ihre eigenen Domänen und eigenen Daten zu einem Bruchteil des Zeitaufwands und der Kosten unterstützen, die für das Neutraining oder Fine-Tuning von Modellen erforderlich sind. So wird der Weg zu generativen KI-Modellen, die Mitarbeitern und Kunden relevante und aussagekräftige KI-Ergebnisse liefern können, verkürzt.
- Zuverlässigere Ergebnisse: Experten schätzen, dass die weltweit gängigsten LLMs in 2 bis 22 % der Anwendungsfälle falsche Ausgaben oder „Halluzinationen“ erzeugen.1 Durch Bereitstellung von zusätzlichem Kontext aus zuverlässigen Quellen hilft RAG, die LLM-Genauigkeit zu verbessern und Halluzinationen zu verringern. RAG kann außerdem Quellenangaben ausgeben, sodass Benutzer die Antworten auf Richtigkeit überprüfen und weitere Recherchen zum jeweiligen Thema anstellen können.
- Topaktuelle Einblicke: Mit RAG können Unternehmen kontinuierlich neue Daten in Modelle einfügen, was sicherstellt, dass LLMs bei sich schnell ändernden Themen auf dem neuesten Stand bleiben. RAG-basierte Modelle können sogar direkt mit Quellen wie Websites und Social-Media-Feeds verbunden werden, sodass sie Antworten mit Fast-Echtzeit-Informationen generieren können.
- Verbesserter Datenschutz: Da externe Wissensdatenbanken lokal oder in privaten Rechenzentren gespeichert werden können, ist es mit RAG nicht erforderlich, dass Unternehmen vertrauliche Daten mit LLMs von Drittanbietern teilen müssen. Unternehmen können somit Modelle anpassen und bereitstellen und gleichzeitig die Sicherheit ihrer Daten wahren.
Wie funktioniert RAG?
Ein herkömmliches LLM wird mit riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert, u. a. mit Artikeln, Videotranskriptionen und Chat-Foren. Ein RAG-System fügt einen Abrufmechanismus hinzu, der Informationen aus einer speziell entwickelten Wissensdatenbank abgleicht, bevor ein Prompt beantwortet wird. Die zusätzlichen Informationen sorgen für ein besseres Training des LLM, was zu einer Antwort führt, die besser auf die Anforderungen des Benutzers oder des Unternehmens abgestimmt ist.
Der erste Schritt zur Nutzung einer RAG-basierten LLM-Lösung ist die Erstellung einer Wissensdatenbank. Diese private Datensammlung kann verschiedene textbasierte Quellen umfassen, z. B. das Handbuch des Unternehmens und Produktbeschreibungen. Anfangs sind einige Vorarbeiten erforderlich, um Ihre Daten auf die effiziente Verarbeitung vorzubereiten, u. a. durch Bereinigung der Daten, wie etwa das Entfernen von Informationsduplikaten und das Aufteilen der Daten in überschaubare Teile. Dann konvertiert ein spezielles KI-Modell, das als Einbettungsmodell (Embedding) bezeichnet wird, den Text in Vektoren – mathematische Darstellungen des Textes – die Kontext und Beziehungen zwischen Wörtern erfassen. Die Vektoren werden für den schnellen Abruf in einer Vektor-Datenbank gespeichert.
Wenn ein Benutzer oder ein Subsystem eine Anfrage übermittelt, wird sie durch die Kernkomponente des Workflows, den Abrufmechanismus, geleitet. Dieser Mechanismus durchsucht die Vektor-Datenbank nach relevanten Übereinstimmungen und teilt die relevantesten Daten als zusätzlichen Kontext mit dem LLM.
Das LLM kombiniert dann sein Training mit den externen Daten und generiert eine endgültige Antwort. So wird sichergestellt, dass der Benutzer eine kontextbezogene und aussagekräftige Antwort erhält.
Erfahren Sie mehr über diese Schritte, indem Sie unseren Artikel zur Implementierung von RAG lesen.
Wie wird RAG verwendet?
Unternehmen aus allen Branchen verwenden RAG, um die Mitarbeiterproduktivität zu steigern, personalisierte Erlebnisse zu bieten und Betriebskosten zu reduzieren.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie RAG Branchen transformiert.
- Personalisierte Einkaufserlebnisse: RAG-basierte Einzelhandels-Empfehlungssysteme können Echtzeit-Kundenpräferenzen und Markttrends aus Quellen wie Suchmaschinen und X (ehemals Twitter) erfassen. So können Einzelhändler jedem Käufer topaktuelle, personalisierte Produktempfehlungen bereitstellen. Informieren Sie sich.
- Vorausschauende Wartung in der Fertigung: Durch die Nutzung historischer Leistungsdaten, gerätespezifischer Daten und Live-Sensordaten können RAG-basierte Anomalieerkennungssysteme Unregelmäßigkeiten in Geräten früh aufspüren, sodass Hersteller potenzielle Probleme beheben können, bevor sie zu Ausfallzeiten führen. Fundierte Kenntnisse über komplexe Maschinen ermöglichen es RAG-Systemen, geringfügige Veränderungen der Anlagengeschwindigkeit und Präzision zu erkennen, die herkömmliche Systeme oft übersehen. Informieren Sie sich.
- KI-Assistenten für Finanzdienstleistungen: RAG-basierte Chatbots können ein komplexes Netzwerk von Echtzeit-Markttrends und Vorschriften synthetisieren und Benutzern zeitnahe, maßgeschneiderte und umsetzbare Finanzberatung bieten. Diese leistungsstarken KI-Assistenten helfen Finanzinstituten dabei, einem breiten Kundenstamm personalisierte Beratung zu bieten und gleichzeitig die sich ständig weiterentwickelnden Vorschriften zu erfüllen. Informieren Sie sich.
Machen Sie den nächsten Schritt mit RAG
Wenn Sie die Wertvorteile und Chancen von generativer KI und LLMs voll ausschöpfen möchten, kann Ihnen RAG einen kürzeren Weg zu speziell angepassten LLM-Anwendungen aufzeigen, als es mit Fine-Tuning möglich ist. Informieren Sie sich näher über die RAG-Pipeline und entdecken Sie Tools, die die Implementierung optimieren können.
Bausteine von RAG mit Intel: Erfahren Sie mehr über wichtige Komponenten der RAG-Pipeline.
Implementierung von RAG: Besorgen Sie sich Empfehlungen zu Intel® Hardware und Software für die gesamte RAG-Pipeline.
Intel® Tiber™ KI-Cloud: Testen Sie wichtige Aspekte der RAG-Pipeline mit Intel® Hardware und Software.