Angenommen, Sie müssen einen AI Kundenservice-Chatbot erstellen. Selbst wenn Ihr Model mit einem spezifischen Trainingsdatensatz feinabgestimmt ist, wäre es ineffektiv ohne Zugriff auf Daten wie vergangene Gespräche oder Produktinformationen, die in den CRMs, Dokumenten oder Ticketsystemen der Kunden gespeichert sind.
Um diese kontextuellen Daten zu nutzen, müssen Sie sie mit Ihren LLMs integrieren. Dies umfasst die Datenaufnahme von Drittquellen und die Wahl zwischen RAG und Feinabstimmung, um die Daten effektiv zu nutzen.
Aber was ist der beste Ansatz – Fine-Tuning oder Retrieval Augmented Generation (RAG)? Dieser Artikel bietet einen detaillierten Vergleich zwischen ihnen.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG verbessert die Genauigkeit von LLMs, indem es externe Daten bedarfsgerecht abruft und Kontext in die Eingabeaufforderungen zur Laufzeit einfügt. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie z.B. Kundendokumentation, Webseiten und Drittanwendungen wie CRMs und Google Drive.
Schlüsselelemente von RAG
Datenaufnahme und Speicherung:
- Erste Aufnahme: Ziehen Sie zunächst alle relevanten Kundendaten.
- Laufende Updates: Verwenden Sie Hintergrundjobs, um die Daten in Echtzeit aktuell zu halten.
- Embeddings und Speicherung: Speichern Sie die Daten in einer Vektordatenbank für die Abfrage.
Prompt-Injektion:
- Zur Laufzeit: Rufen Sie relevante Textabschnitte aus der Vektordatenbank ab und injizieren Sie sie in den ursprünglichen Prompt/Abfrage, damit das LLM die endgültige Antwort generiert.
Feinabstimmung
Die Feinabstimmung umfasst das weitere Training eines vortrainierten LLM auf einem domänenspezifischen Datensatz, um seine Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern. Zum Beispiel die Feinabstimmung eines Modells auf Verkaufs-E-Mails, um einen KI-Verkaufsagenten zu entwickeln.
Herausforderungen beim Fine-Tuning
- Datenvorbereitung: Benötigt ein sauberes, gut strukturiertes Training-Dataset.
- Vorhersehbare Ergebnisse: Produziert vorhersehbarere Ergebnisse, ist jedoch zeitaufwendig.
RAG vs. Fine-Tuning: Welche Wahl treffen?
Wann RAG verwenden
- Injiziert Echtzeitkontext in die Eingabeaufforderungen.
- Benötigt kein strukturiertes Training-Dataset.
- Ruft relevanten Kontext aus mehreren Datenquellen ab.
Wann man Fine-Tuning verwenden sollte
- Wenn Sie einen spezifischen, gut vorbereiteten Datensatz für das Training haben.
- Für Aufgaben, die vorhersehbare Ergebnisse erfordern.
Implementierung von RAG
Datenaufnahme
Identifizieren Sie, wo Ihre kontextuellen Daten gespeichert sind, z. B. in Notion, Google Drive, Slack, Salesforce usw. Erstellen Sie Mechanismen, um sowohl bestehende Daten als auch Updates zu erfassen.
Datenchunking und Embedding
Die meisten kontextuellen Daten sind unstrukturiert. Verwenden Sie Chunking-Strategien und generieren Sie Embeddings, um die Daten für Ähnlichkeitssuchen zu vektorisieren.
Speichern und Abrufen von Daten
Speichern Sie Embeddings in einer Vektordatenbank für einen schnellen Abruf. Führen Sie zur Laufzeit Ähnlichkeitssuchen durch, um relevante Datenchunks abzurufen und in Prompts einzufügen.
Sicherheit und Berechtigungen
Stellen Sie sicheren Speicher und angemessene Berechtigungen sicher, um Datenlecks zu verhindern. Ziehen Sie in Betracht, Enterprise-Level LLMs zu verwenden oder separate Instanzen für jeden Kunden bereitzustellen, um die Sicherheit zu erhöhen.
Feinabstimmungsprozess
Datenaufnahme und -vorbereitung
Nehmen Sie Daten aus externen Anwendungen auf und bereiten Sie saubere Trainingsdatensätze vor. Validieren Sie diese Datensätze, um qualitativ hochwertige Eingaben sicherzustellen.
Training und Validierung
Feinjustieren Sie das Modell mit den vorbereiteten Datensätzen. Validieren Sie das Modell, um sicherzustellen, dass es die Leistungsanforderungen vor der Bereitstellung erfüllt.
Verstärkendes Lernen
Implementieren Sie Verstärkungslernschleifen in der Produktion, um das Modell kontinuierlich mit Nutzerfeedback zu verbessern.
Sowohl RAG als auch Feinabstimmung sind wertvoll für die Integration externer Daten zur Verbesserung der LLM-Ausgaben. Angesichts der Komplexität beim Erstellen robuster Trainingsdatensätze ist es im Allgemeinen vorteilhafter, mit RAG zu beginnen. In vielen Fällen kann jedoch die Kombination beider Ansätze erforderlich werden.
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