Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist die Methode zur Verfeinerung der Ausgabe eines umfangreichen Sprachmodells, indem auf eine glaubwürdige Wissensbasis verwiesen wird, die über die Trainingsdatenquellen hinausgeht, bevor eine Antwort generiert wird.
In diesem Artikel werden wir erklären, wie es tatsächlich in einfachen Worten funktioniert.
Stellen Sie sich vor, wir haben einen Benutzer. Der Benutzer könnte eine Person, ein Bot oder eine andere Anwendung sein, die alle Antworten auf spezifische Fragen sucht. Zum Beispiel könnten sie fragen: „Wie hoch war die Churn-Rate im Q1 für Kunden in der Südregion?“
Der erste Teil dieser Frage liegt typischerweise im Bereich eines allgemeinen Large Language Model (LLM). Allerdings sind die spezifischen Daten, die für „Q1 von Kunden im Süden“ benötigt werden, in LLMs nicht direkt verfügbar, da sie einzigartig für das Unternehmen sind und sich im Laufe der Zeit ändern.
Um dies zu verwalten, könnten mehrere Datenquellen erforderlich sein. Dazu könnten PDFs, andere Geschäftsanwendungen oder sogar Bilder gehören. Der Zugriff auf die richtigen Daten ist entscheidend, um solche spezifischen Anfragen genau zu beantworten.
Die Rolle von Vektor-Datenbanken in RAG
Sobald Sie die erforderlichen Daten gesammelt haben, werden diese in eine Vektor-Datenbank. Diese Datenbank organisiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in einem mathematischen Array-Format, das für Machine Learning und generative KI-Modelle im Vergleich zu Rohdaten verständlicher ist. Durch die Abfrage dieser Vektor-Datenbank erhalten Sie ein Embedding, das Daten enthält, die für Ihre Frage relevant sind.
Dieses Embedding wird dann wieder in das LLM eingeführt, wodurch der ursprüngliche Prompt mit präzisen, belegten Daten angereichert wird. Das LLM verarbeitet diesen erweiterten Prompt und liefert die Antwort auf die ursprüngliche Frage und stellt dabei Genauigkeit und Relevanz sicher.
Wenn neue Daten in die Vektordatenbank eingegeben werden, aktualisiert sie die Embeddings, die für laufende Abfragen wie die Abwanderungsrate im Q1 relevant sind. Diese kontinuierliche Aktualisierung stellt sicher, dass nachfolgende Abfragen die aktuellsten und relevantesten Informationen erhalten.
Risiken in der KI-getriebenen Datenanalyse mindern
Die Qualität der Daten, die in die Vektordatenbank eingegeben werden, ist sehr wichtig für die produzierten Ergebnisse. Saubere, gut verwaltete und ordnungsgemäß verwaltete Daten zu gewährleisten, ist entscheidend. Darüber hinaus ist die Transparenz der im Prozess verwendeten LLMs ebenfalls entscheidend. Es ist wichtig, LLMs zu verwenden, die in ihren Trainingsprozessen transparent sind, um Zuverlässigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten.
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