RAG: Retrieval-Augmented Generation
Wie KI-Modelle mit externen Informationsquellen angereichert werden
Moderne KI-Modelle verfĂŒgen ĂŒber ein umfangreiches Wissen, das wĂ€hrend des Trainings erworben wurde. Jedoch gibt es klare Grenzen:
- Das Wissen ist auf den Trainingszeitraum begrenzt - alles, was danach passiert ist, kennt das Modell nicht
- Sehr spezifische, fachliche oder aktuelle Informationen sind möglicherweise nicht prÀzise genug
- Ohne Kontext kann das Modell keine Berechnungen durchfĂŒhren oder auf Daten zugreifen, die nicht Teil seines Wissens sind
- Es kann Informationen "halluzinieren" - also Dinge erfinden, die falsch oder ungenau sind
RAG: Retrieval-Augmented Generation
RAG ist eine Technik, bei der ein Sprachmodell mit zusÀtzlichen Informationsquellen ergÀnzt wird. Das Modell kann dann auf diese Informationen zugreifen, um prÀzisere und aktuellere Antworten zu generieren.
Der Prozess umfasst drei Hauptschritte:
- Retrieval (Abrufen): Relevante Informationen werden aus einer externen Quelle abgerufen
- Augmentation (Anreicherung): Diese Informationen werden dem Kontext des Modells hinzugefĂŒgt
- Generation (Generierung): Das Modell erzeugt eine Antwort basierend auf seinem Wissen UND den abgerufenen Informationen
Durch RAG können KI-Modelle prĂ€zisere, aktuellere und fundiertere Antworten geben. Es reduziert Halluzinationen und erweitert die FĂ€higkeiten des Modells erheblich. Allerdings ist es wichtig zu verstehen, dass auch mit RAG Fehler auftreten können, da die Informationen immer noch vom Modell interpretiert werden mĂŒssen.
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Du kannst verschiedene Anfragen testen und sehen, wie externe Informationen die Antworten verbessern - und welche Herausforderungen weiterhin bestehen.