ChatGPT, Bard und Co. fällt zwar zu nahezu jeder Frage etwas ein, aber ob die Antworten immer korrekt sind, dessen kann man sich nicht sicher sein. Nicht ohne Grund kam schnell das Schlagwort vom „Bullshit-Generator“ auf. Zumindest zum jetzigen Status ist außerdem keine vollständige Aktualität gegeben (ChatGPT reicht nicht weiter als bis 2021). Dennoch ist die neue Technologie natürlich beeindruckend. Und sie gewinnt noch an Reiz, wenn sie mit firmeneigenem Wissen verknüpft wird. Hierbei spricht man von Retrieval Augmented Generation (RAG) – eine KI, die Informationen aus externen Wissensquellen abruft und dadurch die Qualität ihre eigenen Antworten schlagartig verbessert.

In diesem Beitrag gebe ich Ihnen einen Überblick über die Möglichkeiten mit sowie Funktionsweise von RAG und Einblicke in Projektbeispiele.

Sprachmodelle sind daher gut darin, allgemeine Texte auf Grundlage ihres Trainingsdatenkorpus zu generieren. In der unternehmerischen Praxis kommt es allerdings darauf an, Texte aus eigenen Wissensdatenbanken zu erstellen, wie sie im Intranet, auf Sharepoint- und Confluence-Seiten, wenn PDFs, Office-Dokumenten usw. vorliegen. Auf Grundlage dieser Informationen kann der KI-Assistent dann genaue und relevante Antworten liefern. Das derzeit größte Problem generativer Chatbots, ihre Tendenz zu Halluzinationen, lässt sich damit umgehen. In der genAI-Sprache bedeutet „Prompten“ die Eingabeaufforderung, die an das LLM gesendet wird. Sie wird beim RAG-Verfahren mit relevanten Informationen aus externen Wissensdatenbanken ergänzt, die über einen Information-Retrieval-Mechanismus abgerufen werden. Diese Informationen dienen als Kontext und werden gemeinsam mit der Anfrage verwendet, wodurch das parametrische Gedächtnis umgangen wird.

Retrieval Augmented Generation wird in allen Bereichen benötigt, in denen es auf aktuelle und genaue Informationen ankommt. Weil es aktuelle und kontextspezifische Daten verwendet, holt RAG generative KI-Systeme sozusagen in die Gegenwart. Bei  aller Art von Anfragen liefert die Technik sichtlich bessere Ergebnisse als ein großes generatives Sprachmodell allein.

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