In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz einen bemerkenswerten Wandel erlebt, der vor allem durch die Einführung großer Sprachmodelle (LLMs) vorangetrieben wurde . LLMs haben eine Welt voller Möglichkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erschlossen und Anwendungen von der automatischen Inhaltserstellung bis hin zu Chatbots und virtuellen Assistenten ermöglicht.
Diese Modelle haben zwar beeindruckende Fähigkeiten bei der Textgenerierung gezeigt, stehen aber vor einer zentralen Herausforderung: Sie müssen Inhalte produzieren, die nicht nur kohärent, sondern auch kontextuell korrekt und auf realem Wissen beruhen. Diese Einschränkung ist besonders problematisch in Kontexten, in denen Präzision und sachliche Richtigkeit von größter Bedeutung sind.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, wurde ein innovativer Ansatz entwickelt: Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG baut auf den Stärken von GPT und ähnlichen Modellen auf und integriert nahtlos Funktionen zur Informationsbeschaffung. Diese Integration ermöglicht generativen KI-Systemen, auf Wissen aus umfangreichen externen Quellen wie Datenbanken und Artikeln zuzugreifen und es in den Textgenerierungsprozess einzubeziehen.
Diese Verschmelzung von natürlicher Sprachgenerierung und Informationsabruf eröffnet neue Horizonte in der KI-gestützten Textgenerierung. Sie schließt die Lücke zwischen reinen generativen Modellen und externem Wissen und verspricht eine verbesserte Kontextrelevanz und sachliche Genauigkeit. In dieser Untersuchung werden wir tiefer in RAG eintauchen, in seine zugrunde liegenden Prinzipien, realen Anwendungen und die tiefgreifenden Auswirkungen, die es auf unsere Interaktion mit generativen KI-Systemen und die Erstellung menschenähnlicher Texte haben kann.
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Retrieval Augmented Generation (RAG) kombiniert die erweiterten Textgenerierungsfunktionen von GPT und anderen großen Sprachmodellen mit Informationsabruffunktionen, um präzise und kontextbezogen relevante Informationen bereitzustellen. Dieser innovative Ansatz verbessert die Fähigkeit von Sprachmodellen, Benutzeranfragen zu verstehen und zu verarbeiten, indem er die neuesten und relevantesten Daten integriert. Während sich RAG weiterentwickelt, werden seine wachsenden Anwendungen die Effizienz und den Nutzen von KI revolutionieren.
Im Allgemeinen sind große Sprachmodelle für viele Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung sehr gut geeignet. Der von ihnen generierte Text ist manchmal direkt auf den Punkt gebracht, präzise und genau das, was der Benutzer braucht. Aber oft ist das nicht der Fall.
Sie haben höchstwahrscheinlich schon einmal eine Situation erlebt, in der Sie eine Frage an ChatGPT gestellt haben und das Gefühl hatten, dass mit der generierten Ausgabe etwas nicht stimmt, egal wie zuverlässig das Modell zu sein scheint. Dann überprüfen Sie die Informationen selbst und stellen fest, dass GPT tatsächlich „gelogen“ hat. Dieses Phänomen großer Sprachmodelle wird als Halluzination bezeichnet . Lassen Sie uns darüber nachdenken, warum das passiert.
Allgemeine Sprachmodelle werden anhand riesiger Datenmengen aus aller Welt vortrainiert. Das heißt aber nicht, dass sie auf jede Frage die Antwort kennen. Allgemeine LLMs sind in Fällen wie aktuellen oder relevanten Informationen, domänenspezifischem Kontext, Faktenprüfung usw. unzureichend. Deshalb werden sie als allgemeingültig bezeichnet und benötigen die Unterstützung anderer Techniken, die weit verbreitet sind, um LLMs vielseitiger zu machen.
2020, Meta, RAG-Modell
Im Jahr 2020 veröffentlichten Meta-Forscher ein Papier , in dem sie eine dieser „unterstützenden“ Techniken vorstellten – Retrieval Augmented Generation (RAG). Im Kern ist RAG eine innovative Technik, die die Fähigkeiten der natürlichen Sprachgenerierung (NLG) und des Informationsabrufs (IR) vereint.
Die Grundidee hinter RAG besteht darin, die Lücke zwischen dem umfangreichen Wissen in allgemeinen Sprachmodellen und dem Bedarf an präzisen, kontextuell genauen und aktuellen Informationen zu schließen. Allgemeine LLMs sind zwar leistungsstark, aber nicht unfehlbar, insbesondere in Szenarien, die Echtzeitdaten, fachspezifisches Fachwissen oder Faktenprüfung erfordern.
Wie funktioniert Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Bei RAG geht es darum, Sprachmodelle mit den erforderlichen Informationen zu füttern. Anstatt LLM direkt zu fragen (wie bei Allzweckmodellen), rufen wir zunächst die sehr genauen Daten aus unserer gut gepflegten Wissensbibliothek ab und verwenden dann diesen Kontext, um die Antwort zurückzugeben. Wenn der Benutzer eine Abfrage (Frage) an den Abrufer sendet, verwenden wir Vektoreinbettungen (numerische Darstellungen), um das angeforderte Dokument abzurufen. Sobald die erforderlichen Informationen in den Vektordatenbanken gefunden wurden, wird das Ergebnis an den Benutzer zurückgegeben. Dies reduziert die Möglichkeit von Halluzinationen erheblich und aktualisiert das Modell, ohne das Modell neu trainieren zu müssen, was ein kostspieliger Prozess ist. Hier ist ein sehr einfaches Diagramm, das den Prozess zeigt.
RAG arbeitet an der Schnittstelle zweier wichtiger Komponenten: Natural Language Generation (NLG) und Information Retrieval (IR). Hier ist eine Übersicht, wie alles zusammenpasst:
- Natürliche Sprachgenerierung (NLG) : Die RAG-Architektur beginnt mit NLG, einer Technik, die den Kern fortgeschrittener Sprachmodelle wie GPT bildet. Diese Modelle wurden anhand riesiger Textdatensätze trainiert und generieren umfassende Texte, die wie von Menschen geschrieben wirken und die Grundlage für die Generierung kohärenter und kontextbezogen relevanter Ergebnisse bilden.
- Informationsabruf (IR) : Was RAG auszeichnet, ist die Integration von IR. Über die Textgenerierung hinaus kann RAG externe Wissensquellen nutzen. Betrachten Sie diese Quellen als Datenbanken, Websites oder sogar Fachdokumente. Der eigentliche Clou an RAG ist, dass es während der Texterstellung in Echtzeit auf diese Quellen zugreifen kann.
- Synergie in Aktion : Die Stärke von RAG liegt in der Zusammenarbeit zwischen NLG und IR. Während RAG Text generiert, fragt es gleichzeitig diese externen Quellen ab und ruft Informationen ab. Dieses dynamische Duo reichert den generierten Inhalt mit aktuellen und kontextrelevanten Daten an und stellt sicher, dass der von RAG erstellte Text nicht nur sprachlich einwandfrei, sondern auch fundiert und kontextrelevant ist.
In der Praxis ist RAG vor allem in Anwendungen beliebt, die aktuelle und kontextgenaue Inhalte erfordern. Es schließt die Lücke zwischen allgemeinen Sprachmodellen und externen Wissensquellen und ebnet so den Weg für eine verbesserte Inhaltserstellung, Fragenbeantwortung, personalisierte Empfehlungen und mehr.
LLM- und RAG-Anwendungsfälle
Retrieval Augmented Generation, das neue heiße Thema bei großen Sprachmodellen, wird in vielen LLM-Anwendungen verwendet. Lassen Sie uns einige Fälle besprechen, die im Webinar von SuperAnnotate mit Databricks besprochen wurden.
Databricks LLM-gestützter Chatbot
Während des Webinars haben wir untersucht, wie Databricks als Vorreiter die Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) bei der Erstellung fortschrittlicher Dokumentations-Chatbots vorantreibt. Diese Bots sind darauf ausgelegt, die Suche nach Informationen zu vereinfachen, indem sie direkten Zugriff auf relevante Dokumente ermöglichen.
Intelligenter Dokumentenabruf
Der Chatbot dient als dynamischer Assistent und bietet sofortige Antworten auf Benutzeranfragen zu verschiedenen Funktionen, wie z. B. der Bereitstellung von Spark zur Datenverarbeitung. Mit RAG zieht der Chatbot als Antwort auf eine Frage effizient das entsprechende Dokument aus dem Spark-Wissensspeicher. Diese Strategie stellt sicher, dass Benutzer genaue und relevante Dokumentation erhalten, was ein effektives und benutzerfreundliches Lernerlebnis ermöglicht.
Personalisierte Benutzererfahrung mit erweiterten Sprachmodellen
Der Anwendungsfall von Databricks erstreckt sich auf die personalisierte Informationsbeschaffung und nutzt dabei das volle Potenzial von LLMs. Dabei stellt das System nicht nur allgemeine Dokumentation bereit, sondern passt seine Antworten auch an die spezifischen Bedürfnisse des Benutzers an und ebnet so den Weg für eine Revolution in der Interaktion mit dem Benutzersupport.
Bewertung der Wirksamkeit von LLMs
Eine zentrale Diskussion während des Webinars befasste sich mit der Herausforderung der Bewertung der LLM-Effektivität. Die Bewertung dieser Modelle ist aufgrund der subjektiven Natur der Tests und der vielfältigen Benutzererfahrungen schwierig. Trotz dieser Herausforderungen ist es weiterhin wichtig, konsistente und standardisierte Bewertungspraktiken beizubehalten. Eine umfassende Feedback-Sammlung aus Kundeninteraktionen ist unerlässlich, um die Leistung des Modells zu verfeinern und zu validieren – und SuperAnnotate hat Databricks dabei geholfen, dies zu erreichen.
Die Rolle von SuperAnnotate bei der Rationalisierung von Bewertungen
Die Zusammenarbeit zwischen Databricks und SuperAnnotate hat einen innovativen Ansatz in das Bewertungsspektrum gebracht. SuperAnnotate unterstützt Databricks bei der Standardisierung und reduziert so den Zeit- und Kostenaufwand für LLM-Bewertungen.
Durch den Einsatz von LLMs als erste Bewerter können routinemäßige Beurteilungsaufgaben an die generative KI delegiert werden, sodass komplexere Entscheidungen menschlichen Experten überlassen bleiben. Anstatt dass Menschen Daten für LLMs annotieren (LLM-Ergebnisse auswerten), übernimmt die KI dies. Dieser Prozess ist ein relativ neues Thema in der KI und wird als bestärkendes Lernen aus KI-Feedback (RLAIF) bezeichnet. Er ist eine Alternative zum berühmten bestärkenden Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) . Dieser Ansatz fördert eine effektivere Aufgabenverteilung, da LLMs anstelle von Menschen als Bewerter eingesetzt werden und so sichergestellt wird, dass der menschliche Intellekt in komplexeren und differenzierteren Bereichen eingesetzt wird. Er unterstreicht eine strategische Zusammenarbeit, bei der generative KI und menschliches Fachwissen zusammenarbeiten, um in verschiedenen LLM-Anwendungsfällen überlegene Bewertungsstandards zu erreichen .
RAG-Geschäftswert
Es ist kein Geheimnis, dass die meisten Unternehmen heute die Integration von Sprachmodellen in ihre Geschäftsabläufe in Betracht ziehen. Die durch Abfragen erweiterte Generierung hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen mit Informationen und Kundenanfragen umgehen. Durch die Integration des Abrufs spezifischer Informationen mit den generativen Fähigkeiten von Sprachmodellen liefert RAG präzise, kontextreiche Antworten auf komplexe Fragen. Diese Integration bringt Unternehmen in vielerlei Hinsicht einen Mehrwert.
Genaue Informationen: RAG gewährleistet ein hohes Maß an Genauigkeit bei den Antworten. Da das System vor der Generierung einer Antwort zunächst Informationen aus einer zuverlässigen Datenbank abruft, minimiert es das Risiko, falsche oder irrelevante Informationen bereitzustellen. Dies kann insbesondere für Kundendienstplattformen von Vorteil sein, bei denen genaue Informationen für die Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens und der Kundenzufriedenheit von entscheidender Bedeutung sind.
Ressourceneffizienz: RAG verbessert die Effizienz der Informationsbeschaffung und spart Mitarbeitern und Kunden Zeit. Anstatt Datenbanken oder Dokumente manuell zu durchsuchen, erhalten Benutzer sofortigen Zugriff auf die benötigten Informationen. Diese schnelle Bereitstellung von Wissen verbessert nicht nur die Benutzererfahrung, sondern gibt den Mitarbeitern auch Zeit für andere wichtige Aufgaben.
Wissenseffizienz: RAG stellt sicher, dass Antworten mit den aktuellsten Informationen und relevanten Unterlagen abgeglichen werden und Unternehmen einen hohen Standard der Informationsverbreitung aufrechterhalten können. Dies ist in Bereichen wie Technologie und Finanzen von entscheidender Bedeutung, wo veraltete Informationen zu erheblichen Fehlern oder Compliance-Problemen führen können.
RAG vs. Feinabstimmung
Retrieval Augmented Generation und LLM Fine-Tuning verfolgen zwar ähnliche Ziele, sind aber zwei verschiedene Techniken zur Optimierung der Leistung großer Sprachmodelle. Lassen Sie uns die Unterschiede diskutieren und herausarbeiten.
Die Tabelle bietet einen detaillierten Vergleich zwischen RAG und Feinabstimmung anhand verschiedener Kriterien.
Beim Feintuning werden zusätzliche Trainingsphasen für ein großes Sprachmodell anhand neuer Datensätze durchgeführt, um die Leistung für bestimmte Funktionen oder Wissensbereiche zu verbessern. Diese Spezifität bedeutet, dass ein Modell zwar in bestimmten Szenarien besser wird, seine Wirksamkeit bei nicht damit zusammenhängenden Aufgaben jedoch möglicherweise nicht beibehält.
Im Gegensatz dazu stärkt RAG LLMs, indem es sie dynamisch mit aktualisierten, relevanten Informationen aus externen Datenbanken anreichert. Diese Methode steigert die Fähigkeit des Modells, Fragen zu beantworten und zeitnahe, relevante und kontextbezogene Antworten zu liefern. Das klingt zwar eingängig, hat aber immer einen Nachteil: Es erfordert mehr Rechenleistung und möglicherweise längere Reaktionszeiten aufgrund der zusätzlichen Komplexität, die mit der Integration neuer Informationen verbunden ist.
Ein besonderer Vorteil von RAG gegenüber der Feinabstimmung liegt im Informationsmanagement. Bei der herkömmlichen Feinabstimmung werden Daten in die Architektur des Modells eingebettet, das Wissen wird also quasi „fest verdrahtet“, was eine einfache Änderung verhindert. Andererseits ermöglicht die in RAG-Systemen verwendete Vektorspeicherung kontinuierliche Aktualisierungen, einschließlich der Entfernung oder Überarbeitung von Daten, wodurch sichergestellt wird, dass das Modell aktuell und genau bleibt.
Es ist erwähnenswert, dass RAG und Feinabstimmung auch zusammen verwendet werden können, um die Leistung von LLMs zu verbessern. Insbesondere wenn eine Komponente eines RAG-Systems Mängel aufweist, kann dieses Problem durch Feinabstimmung behoben werden. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn Sie möchten, dass Ihr Modell bei einer bestimmten Aufgabe hervorragende Ergebnisse erzielt.
Retrieval-Augmented-Generierung vs. semantische Suche
Eine weitere Technik zur Leistungssteigerung großer Sprachmodelle ist die semantische Suche. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmethoden, die sich stark auf die Übereinstimmung von Schlüsselwörtern stützen, befasst sich die semantische Suche mit der kontextuellen Bedeutung der in einer Abfrage verwendeten Begriffe und ermöglicht so eine differenziertere und präzisere Informationssuche.
Betrachten wir die Einschränkungen der grundlegenden Suchfunktion anhand eines alltäglichen Szenarios. Wenn jemand ein generatives KI-System verwendet, um Informationen über Apfelanbaugebiete zu finden, sucht das System normalerweise nach Fällen, in denen die Wörter „Apfel“ und „Anbau“ in seiner Datenbank vorkommen. Dies könnte zu einer Mischung aus relevanten und irrelevanten Ergebnissen führen, z. B. zur Anzeige von Dokumenten über Apfelprodukte oder Anbaupraktiken, die nichts mit Äpfeln zu tun haben, da die Stichwortsuche nicht wörtlich erfolgt. Außerdem könnte es Artikel über bestimmte Regionen, die für den Apfelanbau bekannt sind, übersehen, wenn diese nicht die genaue Phrase enthalten, nach der der Benutzer gesucht hat iou.
Die semantische Suche verbessert dies, indem sie das Wesentliche hinter der Anfrage eines Benutzers erfasst. Sie versteht, dass der Benutzer an Orten interessiert ist, an denen Äpfel wachsen, und nicht an allgemeinen landwirtschaftlichen Methoden oder dem Unternehmen Apple. Durch die Interpretation der Absicht der Abfrage und der kontextuellen Bedeutung des Quellmaterials kann die semantische Suche genau Informationen finden, die den tatsächlichen Anforderungen des Benutzers entsprechen. Im Kontext von RAG fungiert die semantische Suche als ausgeklügelte Linse, die die umfassenden Fähigkeiten des LLM darauf konzentriert, die relevantesten Daten zu finden und zu nutzen, um eine Frage zu beantworten. Sie filtert Informationen durch eine Ebene des Verständnisses und stellt so sicher, dass die generativen Antworten des KI-Systems nicht nur genau, sondern auch kontextbezogen und informativ sind.
Einpacken
Die Zusammenarbeit von umfangreichen Sprachmodellen wie GPT mit Retrieval-Techniken stellt einen bedeutenden Schritt hin zu einer intelligenteren, bewussteren und hilfreicheren generativen KI dar. Bei RAG haben wir es mit einem System zu tun, das Kontext versteht, relevante, aktuelle Informationen heraussucht und diese auf zusammenhängende Weise präsentiert. Da es sich um eine der bedeutendsten und vielversprechendsten Techniken zur Steigerung der Effizienz von LLMs handelt, werden die praktischen Einsatzmöglichkeiten von RAG gerade erst erschlossen, und künftige Entwicklungen werden seine Anwendungsmöglichkeiten noch weiter verbessern.