Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine wichtige Komponente in mittlerweile etablierten KI-Systemen. Es bietet eine umfassende Informationsgrundlage, die die Klarheit der Ausgaben großer Sprachmodelle verbessern kann. Durch die Anbindung an ein LLM können zuverlässigere Ergebnisse erzielt werden, indem die Daten anhand fachspezifischer, relevanter Quellen überprüft werden.
Die Herausforderungen von LLM-Studiengängen
Große Sprachmodelle (LLMs) verwenden Transformer-basiertes Deep Learning, um Wörter als numerische Vektoren abzubilden und Beziehungen zwischen ihnen herzustellen.
Ihre Abhängigkeit von riesigen Datensätzen birgt jedoch Herausforderungen, wie zum Beispiel:
- Verzerrungen und Wissenslücken – Die Trainingsdaten sind zu umfangreich, um sie manuell zu überprüfen, was dazu führt, dass technische Details übersehen werden oder die Perspektive verzerrt ist.
- Mangelnde Qualitätskontrolle – Es gibt keine einfache Möglichkeit zu überprüfen, welche Daten ein Modell über allgemeine Parameter wie Zeitgrenzen hinaus geprägt haben.
LLM-Absolventen können fehlendes Wissen nicht erkennen, was zu Folgendem führt:
- Halluzinationen – Falsche, veraltete oder zu allgemeine Reaktionen.
- Unzuverlässige Quellen – KI kann auf nicht-autoritative Inhalte zurückgreifen, Terminologie verwechseln oder den Kontext falsch interpretieren.
- Inkonsistentes Verhalten – Keine zwei Eingabeaufforderungen sind gleich, was es Entwicklern erschwert, KI-Risiken vorherzusagen.
Diese Mängel beeinträchtigen die Zuverlässigkeit der KI , wie man beispielsweise bei Google Chrome sehen konnte, wo die KI schwache Passwörter vorschlug, indem sie Namen und Geburtstage zur Verwendung empfahl. Um diesen Risiken zu begegnen, sollten Sie KI Trust, Risk, and Security Management (KI TRiSM) nutzen, das für eine sichere KI-Bereitstellung unerlässlich ist.
Darüber hinaus verbessert Retrieval Augmented Generation (RAG) die Genauigkeit durch die Integration von Echtzeitdaten aus autoritativen Quellen.
Wie verbessert Retrieval Augmented Generation große Sprachmodelle?
RAGs arbeiten in zwei Schritten:
Datenabruf und Vorverarbeitung
Das RAG-System identifiziert zunächst präzise das Thema, das Fachgebiet oder die Branche, auf die sich eine Aufforderung bezieht, und verwendet dann einen Suchalgorithmus, um auf externe Daten zuzugreifen, die über den ursprünglichen Trainingsdatensatz des LLM hinausgehen.
Diese Daten können aus Quellen wie APIs, Datenbanken oder relevanten Dokumenten in einer Vielzahl unterschiedlicher Formate stammen:
- Dateien
- Datenbankeinträge
- Langform-Text
Ähnlich wie das grundlegende LLM wandelt das RAG diese Daten dann in numerische Darstellungen innerhalb einer Vektordatenbank um.
Geerdete Generation
Bei der Erstellung einer Antwort auf eine relevante Frage kann das vortrainierte LLM auf die eigene Vektordatenbank des RAG zurückgreifen, um seine Antwort anzureichern. Dieser erweiterte Kontext ermöglicht es dem Modell dann, genauere, detailliertere und besser auf die jeweilige Benutzeranfrage zugeschnittene Antworten zu generieren.
Da RAG im Wesentlichen als aufgesetztes Upgrade für LLMs implementiert werden kann, hat es eine beträchtliche Verbreitung gefunden.
Wie das RAG-Modell in verschiedenen Branchen Anwendung findet
Wenn man auf eine Branche verweist, die sich mit LLM-Studiengängen auseinandersetzt, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass ein Ampelsystem eingeführt wird.
Chatbots
Genaue, prägnante und kontextbezogene Antworten sind das Hauptverkaufsargument von LLM-gestützten Chatbots; die von RAG unterstützten Chatbots können diese Anforderungen dank ihrer Fähigkeit, genaue Informationen aus riesigen Unternehmensdatensätzen abzurufen, weitaus zuverlässiger erfüllen.
Dies trägt dazu bei, die versprochenen Fähigkeiten von Chatbots zu realisieren, spezifische Kundenanfragen zu bearbeiten oder personalisierte Finanzberatung anzubieten.
Rechtliche Aufgaben
RAG-Modelle sind in der Lage, Präzedenzfälle zu finden und relevante Rechtsprechung und Dokumente zusammenzufassen, indem sie die relevanten Rechtstexte aufspüren und abrufen. Daher können LLM-Studiengänge mit RAG-System den Juristen erhebliche Zeitersparnisse bieten und gleichzeitig Jurastudenten dabei helfen, fallrelevante Informationen zu finden.
Cybersicherheit
So wie RAGs den Prozess der Suche und Auswertung der richtigen Informationen für das Rechtsteam beschleunigen, ermöglichen von Sicherheitsanbietern ausgestellte LLMs Sicherheitsanalysten, Vorfälle innerhalb ihrer Technologieinfrastruktur abzufragen und zu finden. Durch die Aufnahme aller relevanten Dateien, die ein Sicherheitstool benötigt und erstellt, kann ein internes RAG-System eine unglaubliche Kraft für die Effizienz der Cybersicherheit sein.
Es ermöglicht Analysten, die Implementierung von Patches zu überprüfen, potenzielle Datenverlustquellen aufzuspüren und bei Bedarf Firewall-Zugriffsrichtlinien zu durchsuchen.
Die 3 größten Herausforderungen bei der Implementierung von RAG
Während RAG den Antworten und Daten, die einem LLM-Tool zugänglich sind, eine neue Dimension der Tiefe verleiht, ist es nicht ohne eigene Herausforderungen.
#1: Zu kleine (oder zu große) Datensatz-Chunks
RAGs benötigen nach wie vor eine enorme Datenmenge: Alle diese Dateien und Dokumente müssen in das RAG-Format integriert werden, sind aber in dieser Form nicht von Natur aus nutzbar.
Alle verwertbaren Informationen in diesen Dateien müssennoch extrahiert und entsprechend aufgeteilt werden.
Dies kann eine Reihe von Problemen mit sich bringen, wie zum Beispiel:
- Ein Verlust des Kontextes: möglich geworden durch zu kleine Datenblöcke. Eine zu kleine Aufteilung der Dokumente kann dazu führen, dass der RAG-Algorithmus Informationen findet, die zu technisch oder zu speziell sind, um nützlich zu sein, oder dass die Verbindungen zwischen verschiedenen Abschnitten des Dokuments ganz verloren gehen.
- Größere Datenblöcke müssen ausgewogen sein: Sind sie zu groß, verlangsamt sich ihre Verarbeitung und Berechnung.
#2: Hohe Inferenzkosten
Ein zentrales Ziel von LLMs ist die Kostenkontrolle: Sie können einem Unternehmen einen Mehrwert bieten, indem sie die Produktivität der Mitarbeiter steigern und dadurch Zeit und Geld sparen.
Allerdings kann der dafür erforderliche Rechenaufwand dieses Ziel schnell gefährden: Kontextfenstergröße, Trainingsdatenvolumen und Modellgröße tragen alle zu den Kosten von RAG und LLM bei. Deshalb ist es so wichtig, den LLM auszuwählen, der speziell auf den jeweiligen Anwendungsfall in Ihrem Unternehmen zugeschnitten ist.
Da es bereits für diesen Anwendungsfall optimiert wurde, profitiert es von geringeren Inferenzkosten.
#3: Die abgerufenen Daten sind nicht relevant
Das RAG-System ist nicht unfehlbar: Es kann Daten abrufen, die nicht vollständig mit der ursprünglichen Anfrage des Benutzers in Zusammenhang stehen.
Dies kann verschiedene Formen annehmen, manchmal verursacht durch das System, dass hochrangige Dokumente, die die beste Antwort enthalten könnten, nicht erfasst werden, oder dass der Antwortgenerierungsprozess diesen Abschnitt nicht angemessen priorisiert…
Daher schafft es diese Antwort nicht in die Endaussage.
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Check Point offers RAG support across all 3 of its major security offerings – from firewall-focused Check Point, to Check Point Extended Prevention and Response, and full-stack SASE solution Workspace Security. Known as AI Copilot, Check Point’s AI agent adapts exclusively to the security data and events that your organization relies on day-to-day.
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