Retrieval-Augmented Generation
RAG verbindet die Suche nach passenden Informationen mit einer generierten Antwort. Der Zugriff auf Quellen ersetzt kein Qualitäts- und Rechtekonzept.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet den Abruf relevanter Informationen mit der Erzeugung einer Antwort durch ein Sprachmodell. Die gefundenen Inhalte werden als zusätzlicher Kontext bereitgestellt. Dafür muss das Modell nicht für jedes neue Dokument erneut trainiert werden.
Beispiel eines Wissensassistenten
In einem hypothetischen Betrieb sucht der Assistent zuerst eine freigegebene Arbeitsanweisung und formuliert daraus eine Antwort mit Quellenbezug. Die Suche kann beispielsweise Stichwörter, Vektorähnlichkeit oder eine Kombination nutzen.
RAG garantiert keine richtige Antwort. Falsche, veraltete oder unzulässig abgerufene Abschnitte können die Ausgabe fehlleiten. Auch eine passend gefundene Quelle kann falsch zusammengefasst werden. Quellenwahl, Zugriffsrechte und Treue der Antwort zur Grundlage müssen deshalb getrennt geprüft werden.
Quellen
Verwandte Begriffe
- EmbeddingEin Embedding stellt Inhalte als Zahlenvektor dar. Modell und Vergleichsverfahren bestimmen, welche Ähnlichkeiten damit sichtbar werden.
- VektordatenbankEine Vektordatenbank speichert und durchsucht Vektorrepräsentationen. Ein ähnlicher Treffer ist noch keine gültige oder erlaubte Antwortquelle.
- GroundingGrounding bindet eine KI-Antwort an eine überprüfbare Grundlage. Ein Quellenlink allein zeigt noch nicht, dass jede Aussage davon gedeckt ist.
- ModellkarteEine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
- KI-EinsatzbereitschaftKI-Einsatzbereitschaft beschreibt die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben: Ziel, nutzbare Daten, Fähigkeiten, Zuständigkeit und Betriebsablauf.
- Context EngineeringContext Engineering bereitet die Informationen für einzelne Modellaufrufe vor: passende Anweisungen, Nachrichten, Quellen und aktuelle Zustände.
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