Advanced RAG: Architektur, Technologie, Anwendungen und Entwicklungsperspektiven

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine fortschrittliche Technik, die die generativen Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) durch die Integration externer Wissensquellen erweitert.LLMs werden auf großen Datensätzen mit Milliarden von Parametern trainiert und sind in der Lage, eine breite Palette von Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen, linguistische Übersetzung und Textvervollständigung durchzuführen.RAGs gehen einen Schritt weiter, indem sie auf maßgebliche und domänenspezifische Wissensdatenbanken verweisen, um die Relevanz, Genauigkeit und Nützlichkeit der generierten Inhalte zu verbessern, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss. RAGs gehen einen Schritt weiter, indem sie auf maßgebliche und domänenspezifische Wissensdatenbanken verweisen, um die Relevanz, Genauigkeit und Nützlichkeit der generierten Inhalte zu verbessern, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss. Dieser kostengünstige und effiziente Ansatz ist ideal für Unternehmen, die ihre KI-Systeme optimieren wollen.

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) spielen eine Schlüsselrolle bei der Steuerung intelligenter Chatbots und anderer NLP-Anwendungen (Natural Language Processing). Durch umfangreiches Training versuchen sie, genaue Antworten in einer Vielzahl von Kontexten zu geben. LLMs selbst haben jedoch einige Schwächen und stehen vor zahlreichen Herausforderungen:

RAG geht auf diese Probleme ein, indem es dem LLM eine externe maßgebliche Datenquelle zur Verfügung stellt, um die Genauigkeit und den Echtzeitcharakter der Antworten des Modells zu verbessern. Die folgenden Punkte erklären, warum RAG so wichtig für die Entwicklung des LLM ist:

RAG (Retrieval Augmented Generation) ermöglicht es LLM, durch die Integration mit externen Wissensdatenbanken genauere, Echtzeit- und kontextualisierte Antworten zu generieren. Dies ist für Organisationen, die sich auf KI verlassen, von Kundenservice bis Datenanalyse, von entscheidender Bedeutung. RAG verbessert nicht nur die Effizienz, sondern erhöht auch das Vertrauen der Nutzer in KI-Systeme.

Naive RAG ist die einfachste Methode zur Generierung von Retrieval-Erweiterungen. Das Prinzip ist einfach: Das System extrahiert relevante Informationsbrocken aus der Wissensbasis auf der Grundlage der Anfrage des Benutzers und verwendet diese Informationsbrocken dann als Kontext, um die Antwort durch Sprachmodellierung zu generieren.

Merkmale:

Advanced RAG basiert auf Naive RAG und verwendet fortschrittlichere Techniken zur Verbesserung der Abrufgenauigkeit und der kontextuellen Relevanz. Es überwindet einige der Einschränkungen von Naive RAG durch die Kombination fortschrittlicher Mechanismen zur besseren Verarbeitung und Nutzung von Kontextinformationen.

Merkmale:

Modular RAG ist die flexibelste und am besten anpassbare RAG-Architektur. Sie gliedert den Abruf- und Erzeugungsprozess in einzelne Module auf, die eine Optimierung und einen Austausch entsprechend den Anforderungen spezifischer Anwendungen ermöglichen.

Merkmale:

Die Kenntnis dieser Arten und Merkmale ist entscheidend für die Auswahl und Implementierung der am besten geeigneten RAG-Architektur.

Das zugrundeliegende RAG-Framework ist ein erster Versuch, Retrieval und Generierung für NLP zu kombinieren. Dieser Ansatz ist zwar innovativ, stößt aber dennoch an seine Grenzen:

Im Zuge der technologischen Entwicklung stehen immer ausgefeiltere Lösungen zur Verfügung, um die Unzulänglichkeiten der einfachen RAG-Systeme zu beheben. Fortschrittliche RAG-Systeme überwinden diese Herausforderungen auf verschiedene Weise:

Erweiterte RAG-Systemverbesserungen bei Komponenten

Die Entwicklung vom einfachen zum fortgeschrittenen RAG bedeutet, dass das System in jeder der vier Schlüsselkomponenten - Speicherung, Abruf, Anreicherung und Erzeugung - erhebliche Verbesserungen erzielt.

Die Entwicklung von einfachen RAG zu fortgeschrittenen RAG ist ein bedeutender Sprung nach vorn. Durch den Einsatz ausgefeilter Suchtechniken, verbesserter kontextbezogener Integration und dynamischer Lernmechanismen bieten fortgeschrittene RAG-Systeme einen genaueren und kontextbezogenen Ansatz für die Informationsbeschaffung und -generierung. Dieser Fortschritt verbessert die Qualität von KI-Interaktionen und schafft die Grundlage für eine verfeinerte und effizientere Kommunikation.

Ein fortschrittliches Retrieval Augmentation Generation (RAG) System erfordert mehrere Kernkomponenten, die zusammenarbeiten, um die Effizienz und Effektivität des Systems zu gewährleisten. Diese Komponenten umfassen die Datenverwaltung, die Verarbeitung von Benutzereingaben, den Abruf und die Generierung von Informationen sowie die laufende Verbesserung der Systemleistung. Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Aufschlüsselung dieser Schlüsselkomponenten:

Die Grundlage eines fortschrittlichen RAG-Systems ist die Aufbereitung und Verwaltung von Daten, die eine Reihe von Schlüsselkomponenten umfasst:

Das Modul zur Verarbeitung von Benutzereingaben spielt eine wichtige Rolle bei der effizienten Bearbeitung von Anfragen durch das System:

Das Information Retrieval System ist das Herzstück der RAG-Architektur und hat die Aufgabe, die relevantesten Informationen aus einem vorverarbeiteten Datenindex abzurufen:

Wenn relevante Informationen abgerufen werden, muss das System eine kohärente und kontextabhängige Antwort geben:

Fortschrittliche RAG-Systeme sollten in der Lage sein, selbst zu lernen und sich zu verbessern, und Feedback-Mechanismen sind für eine kontinuierliche Optimierung unerlässlich:

Damit ein fortschrittliches RAG-System in einem organisatorischen Umfeld optimal funktioniert, ist eine nahtlose Integration mit bestehenden Systemen unerlässlich:

Sicherheit und Konformität sind aufgrund der sensiblen Natur von Unternehmensdaten besonders wichtig:

RAG-Systeme der Unternehmensklasse müssen skalierbar sein und auch unter hoher Last eine gute Leistung erbringen:

Fortschrittliche RAG-Systeme sollten auch über robuste Analyse- und Berichtsfunktionen verfügen:

Fortschrittliche RAG-Systeme auf Unternehmensebene sind eine Kombination aus modernster KI-Technologie, robusten Datenverarbeitungsmechanismen, sicherer und skalierbarer Infrastruktur und nahtlosen Integrationsmöglichkeiten. Durch die Kombination dieser Elemente sind Organisationen in der Lage, RAG-Systeme aufzubauen, die effizient Informationen abrufen und generieren können und gleichzeitig ein zentraler Bestandteil des unternehmensweiten Technologiesystems sind. Diese Systeme bieten nicht nur einen erheblichen geschäftlichen Nutzen, sondern verbessern auch die Entscheidungsprozesse und die allgemeine betriebliche Effizienz.

Die Indizierung ist ein Schlüsselprozess, der die Genauigkeit und Effizienz von Systemen für große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) verbessert. Indizierung ist mehr als nur die Speicherung von Daten; sie beinhaltet die systematische Organisation und Optimierung von Daten, um sicherzustellen, dass die Informationen leicht zugänglich und verständlich sind und gleichzeitig wichtige Zusammenhänge erhalten bleiben. Eine wirksame Indexierung hilft, Daten genau und effizient abzurufen, so dass LLMs relevante und genaue Antworten geben können. Zu den Techniken, die bei der Indizierung eingesetzt werden, gehören:

Technik 1: Optimierung von Textblöcken durch Blockoptimierung
Der Zweck der Blockoptimierung besteht darin, die Größe und Struktur von Textblöcken so anzupassen, dass sie nicht zu groß oder zu klein sind und gleichzeitig der Kontext erhalten bleibt, um so die Suche zu verbessern.

Technik 2: Konvertierung von Text in Vektoren mit erweiterten Einbettungsmodellen

Nach der Erstellung von Textblöcken ist der nächste Schritt die Umwandlung dieser Blöcke in Vektordarstellungen. Bei diesem Prozess wird der Text in numerische Vektoren umgewandelt, die seine semantische Bedeutung erfassen. Modelle wie BGE-large oder die E5-Embedding-Familie eignen sich gut zur Darstellung der Nuancen des Textes. Diese Vektordarstellungen sind für das anschließende Retrieval und den semantischen Abgleich entscheidend.

Technik 3: Verbesserung des semantischen Abgleichs durch Einbettung der Feinabstimmung
Das Ziel der Feinabstimmung der Einbettung besteht darin, das semantische Verständnis der indizierten Daten durch das Einbettungsmodell zu verbessern und so die Genauigkeit der Übereinstimmung zwischen den abgerufenen Informationen und der Benutzeranfrage zu erhöhen.

Technik 4: Verbesserung der Sucheffizienz durch Mehrfachdarstellungen
Mehrfachrepräsentationstechniken konvertieren Dokumente in leichtgewichtige Retrievaleinheiten, wie z. B. Zusammenfassungen, um den Retrievalprozess zu beschleunigen und die Genauigkeit bei der Arbeit mit großen Dokumenten zu verbessern.

Technik 5: Hierarchische Indizes zur Organisation von Daten verwenden
Die hierarchische Indexierung verbessert die Suche, indem sie die Daten auf mehreren Ebenen strukturiert, von detailliert bis allgemein, durch Modelle wie RAPTOR, die umfassende und präzise Kontextinformationen liefern.

Technik 6: Verbesserter Datenabruf durch Anhängen von Metadaten
Durch das Anhängen von Metadaten werden jedem Datenblock zusätzliche Informationen hinzugefügt, um die Analyse- und Klassifizierungsmöglichkeiten zu verbessern und die Datenabfrage systematischer und kontextbezogener zu gestalten.

Die Umwandlung von Suchanfragen zielt darauf ab, die Benutzereingabe zu optimieren und die Qualität des Informationsabrufs zu verbessern. Durch die Verwendung von LLMs ist der Transformationsprozess in der Lage, komplexe oder mehrdeutige Abfragen klarer und spezifischer zu gestalten und so die Sucheffizienz und -genauigkeit insgesamt zu verbessern.

Technik 1: Verwendung von HyDE (Hypothetical Document Embedding) zur Verbesserung der Abfrageklarheit
HyDE verbessert die Relevanz und Genauigkeit des Informationsabrufs durch die Generierung von Hypothesendaten, um die semantische Ähnlichkeit zwischen Fragen und Referenzinhalten zu erhöhen.

Technik 2: Vereinfachung komplexer Abfragen mit mehrstufigen Abfragen
Mehrstufige Abfragen zerlegen komplexe Fragen in einfachere Teilfragen, rufen die Antworten auf jede Teilfrage separat ab und fassen die Ergebnisse zusammen, um eine genauere und umfassendere Antwort zu geben.

Technik 3: Anreicherung des Kontexts mit Backtracking-Hinweisen
Die Backtracking-Hinting-Technik erzeugt aus der komplexen ursprünglichen Anfrage eine umfassendere allgemeine Anfrage, so dass der Kontext als Grundlage für die spezifische Anfrage dient und die endgültige Antwort durch die Kombination der Ergebnisse der ursprünglichen und der umfassenderen Anfrage verbessert wird.

Technik 4: Verbesserung des Abrufs durch Umschreiben der Abfrage
Sowohl LangChain als auch LlamaIndex verwenden diese Technik, wobei LlamaIndex eine besonders leistungsfähige Implementierung bietet, die das Auffinden von Daten drastisch verbessert.

Die Aufgabe des Abfrage-Routings besteht darin, den Abrufprozess zu optimieren, indem die Abfrage auf der Grundlage der Merkmale der Abfrage an die am besten geeignete Datenquelle gesendet wird, um sicherzustellen, dass jede Abfrage von der am besten geeigneten Systemkomponente bearbeitet wird.

Technik 1: Logisches Routing
Das logische Routing optimiert den Abruf, indem es die Struktur der Abfrage analysiert, um die am besten geeignete Datenquelle oder den besten Index auszuwählen. Dieser Ansatz gewährleistet, dass die Abfrage von der Datenquelle verarbeitet wird, die am besten geeignet ist, eine genaue Antwort zu liefern.

Technologie 2: Semantisches Routing
Das semantische Routing leitet die Abfrage an die richtige Datenquelle oder den richtigen Index weiter, indem es die semantische Bedeutung der Abfrage analysiert. Es verbessert die Genauigkeit des Abrufs, indem es den Kontext und die Bedeutung der Abfrage versteht, insbesondere bei komplexen oder differenzierten Fragen.

Die Optimierung vor dem Abruf verbessert die Qualität und Abrufbarkeit von Informationen in einem Datenindex oder einer Wissensdatenbank. Die spezifischen Optimierungsmethoden hängen von der Art, der Quelle und dem Umfang der Daten ab. So können beispielsweise durch eine Erhöhung der Informationsdichte genauere Antworten mit weniger Token erzeugt werden, was die Benutzerfreundlichkeit verbessert und die Kosten senkt. Optimierungsmethoden, die für ein System funktionieren, sind jedoch für andere Systeme möglicherweise nicht geeignet. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) bieten Werkzeuge zum Testen und Abstimmen dieser Optimierungen und ermöglichen maßgeschneiderte Ansätze zur Verbesserung des Retrievals in verschiedenen Bereichen und Anwendungen.

Technik 1: Verwendung von LLMs zur Erhöhung der Informationsdichte
Ein grundlegender Schritt zur Optimierung eines RAG-Systems ist die Verbesserung der Datenqualität vor der Indizierung. Durch den Einsatz von LLMs zur Datenbereinigung, Markierung und Zusammenfassung kann die Informationsdichte erhöht werden, was zu genaueren und effizienteren Datenverarbeitungsergebnissen führt.

Technik 2: Hierarchische Indexsuche
Hierarchische Indexierungssuchen vereinfachen den Suchprozess durch die Erstellung von Dokumentzusammenfassungen als erste Filterebene. Dieser mehrschichtige Ansatz stellt sicher, dass nur die relevantesten Daten in der Suchphase berücksichtigt werden, wodurch die Suche effizienter und genauer wird.

Technik 3: Verbesserung der Suchsymmetrie durch hypothetische Frage-Antwort-Paare
Um die Asymmetrie zwischen Abfragen und Dokumenten zu beheben, verwendet diese Technik LLMs, um hypothetische Q&A-Paare aus Dokumenten zu generieren. Indem diese Frage-Antwort-Paare in die Suche eingebettet werden, kann das System die Benutzeranfrage besser erfüllen, wodurch die semantische Ähnlichkeit verbessert und Suchfehler reduziert werden.

Technik 4: De-Duplizierung mit LLMs
Doppelte Informationen können für ein RAG-System sowohl vorteilhaft als auch nachteilig sein. Die Verwendung von LLMs zur Entduplizierung von Datenblöcken optimiert die Datenindizierung, reduziert das Rauschen und erhöht die Wahrscheinlichkeit, genaue Antworten zu generieren.

Technik 5: Testen und Optimieren von Chunking-Strategien
Eine effektive Chunking-Strategie ist für den Abruf von entscheidender Bedeutung. Durch A/B-Tests mit verschiedenen Chunk-Größen und Überlappungsverhältnissen kann das optimale Gleichgewicht für einen bestimmten Anwendungsfall gefunden werden. Auf diese Weise bleibt genügend Kontext erhalten, ohne dass relevante Informationen zu dünn verteilt oder verwässert werden.

Technik 6: Verwendung eines Schiebefenster-Index
Die Sliding-Window-Indizierung stellt sicher, dass wichtige Kontextinformationen zwischen den Segmenten nicht durch Überlappung von Datenblöcken während des Indizierungsprozesses verloren gehen. Dieser Ansatz wahrt die Datenkontinuität und verbessert die Relevanz und Genauigkeit der abgerufenen Informationen.

Technik 7: Erhöhung der Datengranularität
Die Verbesserung der Datengranularität wird in erster Linie durch die Anwendung von Datenbereinigungstechniken erreicht, um irrelevante Informationen zu entfernen und nur die genauesten und aktuellsten Inhalte im Index zu behalten. Dadurch wird die Qualität der Abfrage verbessert und sichergestellt, dass nur relevante Informationen berücksichtigt werden.

Technik 8: Hinzufügen von Metadaten
Das Hinzufügen von Metadaten wie Datum, Zweck oder Abschnitt kann die Genauigkeit der Suche verbessern, so dass sich das System effektiver auf die relevantesten Daten konzentrieren kann und die Suche insgesamt verbessert wird.

Technik 9: Optimierung der Indexstruktur
Die Optimierung der Indizierungsstruktur umfasst die Größenänderung von Chunks und den Einsatz mehrerer Indizierungsstrategien, wie z. B. die Abfrage von Satzfenstern, um die Art und Weise der Datenspeicherung und -abfrage zu verbessern. Durch die Einbettung einzelner Sätze unter Beibehaltung eines Kontextfensters ermöglicht dieser Ansatz eine umfassendere und kontextgenauere Abfrage während der Inferenz.

In der Abrufphase sammelt das System die Informationen, die zur Beantwortung der Benutzeranfrage erforderlich sind. Eine fortschrittliche Suchtechnologie stellt sicher, dass die abgerufenen Inhalte sowohl umfassend als auch kontextuell vollständig sind und eine solide Grundlage für die nachfolgenden Verarbeitungsschritte bilden.

Technik 1: Optimierung von Suchanfragen mit LLMs
LLMs optimieren die Suchanfrage des Nutzers, um sie besser an die Anforderungen des Suchsystems anzupassen, unabhängig davon, ob es sich um eine einfache Suche oder eine komplexe Dialoganfrage handelt. Diese Optimierung sorgt dafür, dass der Suchprozess gezielter und effizienter wird.

Technik 2: Behebung der Asymmetrie zwischen Abfrage und Dokument mit HyDE
Durch die Generierung hypothetischer Antwortdokumente verbessert die HyDE-Technik die semantische Ähnlichkeit beim Retrieval und löst die Asymmetrie zwischen kurzen Abfragen und langen Dokumenten.

TECHNIK 3: Implementierung von Query Routing oder RAG Entscheidungsmodellen
Das RAG-Entscheidungsmodell optimiert diesen Prozess weiter, indem es feststellt, wann ein Abruf erforderlich ist, um Ressourcen zu sparen, wenn das große Sprachmodell unabhängig reagieren kann.

Technik 4: Tiefe Erkundung mit rekursiven Suchern
Ein rekursiver Sucher führt weitere Abfragen auf der Grundlage des vorherigen Ergebnisses durch und eignet sich für die vertiefte Suche nach relevanten Daten, um detaillierte oder umfassende Informationen zu erhalten.

Technik 5: Optimierung der Datenquellenauswahl mit Route Retriever
Der Routing Retriever verwendet LLM, um dynamisch die am besten geeignete Datenquelle oder das am besten geeignete Abfragetool auszuwählen, um die Effektivität des Abfrageprozesses basierend auf dem Kontext der Abfrage zu verbessern.

Technik 6: Automatische Abfrage mit einem Auto-Searcher
Der Auto-Retriever nutzt den LLM, um automatisch Metadatenfilter oder Abfrageanweisungen zu generieren und so den Datenbankabfrageprozess zu vereinfachen und den Informationsabruf zu optimieren.

Technik 7: Kombinieren von Ergebnissen mit einem Fusionssucher
Der Fusion Retriever kombiniert Ergebnisse aus mehreren Abfragen und Indizes, um eine umfassende und nicht-duplizierende Sicht auf die Informationen zu erhalten und eine umfassende Suche zu gewährleisten.

Technik 8: Aggregieren von Datenkontexten mit Auto Merge Searchers
Der Auto Merge Retriever kombiniert mehrere Datensegmente zu einem einzigen, einheitlichen Kontext und verbessert die Relevanz und Vollständigkeit der Informationen durch die Integration kleinerer Kontexte.

Technik 9: Feinabstimmung des Einbettungsmodells
Die Feinabstimmung des Einbettungsmodells, um es domänenspezifischer zu machen, verbessert die Fähigkeit, Fachterminologie zu verarbeiten. Dieser Ansatz verbessert die Relevanz und Genauigkeit der abgerufenen Informationen, indem er die domänenspezifischen Inhalte besser aufeinander abstimmt.

Technik 10: Implementierung der dynamischen Einbettung
Dynamische Einbettungen gehen über statische Darstellungen hinaus, indem sie Wortvektoren an den Kontext anpassen und so ein nuancierteres Verständnis der Sprache ermöglichen. Dieser Ansatz, wie z. B. das Modell embeddings-ada-02 von OpenAI, erfasst kontextbezogene Bedeutungen genauer und liefert somit genauere Suchergebnisse.

Technik 11: Nutzung der hybriden Suche
Bei der hybriden Suche wird die Vektorsuche mit dem herkömmlichen Schlüsselwortabgleich kombiniert, so dass sowohl semantische Ähnlichkeit als auch eine präzise Begriffserkennung möglich sind. Dieser Ansatz ist besonders effektiv in Szenarien, in denen eine genaue Begriffserkennung erforderlich ist, um eine umfassende und genaue Suche zu gewährleisten.

Sobald die relevanten Inhalte erfasst wurden, konzentriert sich die Post-Retrieval-Phase darauf, wie diese Inhalte effektiv zusammengesetzt werden können. Dieser Schritt beinhaltet die Bereitstellung präziser und prägnanter Kontextinformationen für das Large Language Model (LLM), um sicherzustellen, dass das System über alle Details verfügt, die für die Generierung kohärenter und genauer Antworten erforderlich sind. Die Qualität dieser Integration bestimmt unmittelbar die Relevanz und Klarheit der endgültigen Ausgabe.

Technik 1: Optimierung der Suchergebnisse durch Neuordnung
Nach dem Abruf ordnet das Neuordnungsmodell die Suchergebnisse neu an, um die relevantesten Dokumente näher an der Anfrage zu platzieren und so die Qualität der dem LLM zur Verfügung gestellten Informationen und folglich die Erstellung der endgültigen Antwort zu verbessern. Die Neuordnung reduziert nicht nur die Anzahl der Dokumente, die dem LLM zur Verfügung gestellt werden müssen, sondern wirkt auch als Filter zur Verbesserung der Genauigkeit der Sprachverarbeitung.

Technik 2: Optimierung der Suchergebnisse durch Komprimierung mit kontextbezogenen Hinweisen
Der LLM kann die abgerufenen Informationen filtern und komprimieren, bevor er die endgültige Eingabeaufforderung erstellt. Die Komprimierung hilft dem LLM, sich mehr auf kritische Informationen zu konzentrieren, indem redundante Hintergrundinformationen reduziert und Fremdgeräusche entfernt werden. Durch diese Optimierung wird die Qualität der Antwort verbessert, da sie sich auf die wichtigen Details konzentriert. Frameworks wie LLMLingua verbessern diesen Prozess weiter, indem sie überflüssige Token entfernen und die Prompts prägnanter und effektiver machen.

Technik 3: Scoring und Filterung der abgerufenen Dokumente durch Korrektur der RAGs
Bevor Inhalte in den LLM eingegeben werden, müssen die Dokumente ausgewählt und gefiltert werden, um irrelevante oder weniger genaue Dokumente zu entfernen. Diese Technik stellt sicher, dass nur hochwertige, relevante Informationen verwendet werden, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Antwort verbessert wird. Corrective RAG nutzt ein Modell wie T5-Large, um die Relevanz der abgerufenen Dokumente zu bewerten, und filtert diejenigen heraus, die unter einem vorgegebenen Schwellenwert liegen. So wird sichergestellt, dass nur wertvolle Informationen in die endgültige Antwort einfließen.

In der Generierungsphase werden die abgerufenen Informationen bewertet und neu sortiert, um die wichtigsten Inhalte zu ermitteln. Die fortschrittliche Technologie in dieser Phase umfasst die Auswahl der wichtigsten Details, die die Relevanz und Zuverlässigkeit der Antwort erhöhen. Dieser Prozess stellt sicher, dass der generierte Inhalt nicht nur die Anfrage beantwortet, sondern auch durch die abgerufenen Daten sinnvoll ergänzt wird.

Technik 1: Rauschunterdrückung mit Tipps zur Gedankenkette
Gedankenkettenaufforderungen helfen dem LLM, mit verrauschten oder irrelevanten Hintergrundinformationen umzugehen, und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, eine korrekte Antwort zu geben, selbst wenn es Störungen in den Daten gibt.

TECHNIK 2: Selbstreflexion des Systems durch Selbst-RAG
Bei Self-RAG wird das Modell darauf trainiert, während der Generierung reflektierende Token zu verwenden, so dass es seine eigene Ausgabe in Echtzeit bewerten und verbessern kann, indem es die beste Antwort auf der Grundlage von Faktizität und Qualität auswählt.

Technik 3: Vernachlässigung störender Hintergründe durch Feinabstimmung
Das RAG-System wurde speziell abgestimmt, um die Fähigkeit des LLM zu verbessern, fremde Hintergründe zu ignorieren und sicherzustellen, dass nur relevante Informationen die endgültige Antwort beeinflussen.

Technik 4: Verbesserung der LLM-Robustheit gegenüber irrelevanten Hintergründen mit Natural Language Reasoning
Die Integration von NLI-Modellen (Natural Language Inference) hilft dabei, irrelevante Kontextinformationen herauszufiltern, indem sie den abgerufenen Kontext mit der generierten Antwort vergleicht und so sicherstellt, dass nur relevante Informationen die endgültige Ausgabe beeinflussen.

Technik 5: Steuerung des Datenabrufs mit FLARE
FLARE (Flexible Language Modelling Adaptation for Retrieval Enhancement) ist ein auf Cue-Engineering basierender Ansatz, der sicherstellt, dass LLM Daten nur bei Bedarf abruft. Er passt die Abfrage kontinuierlich an und prüft auf Schlüsselwörter mit geringer Wahrscheinlichkeit, die den Abruf relevanter Dokumente auslösen, um die Genauigkeit der Antwort zu verbessern.

Technik 6: Verbesserung der Antwortqualität mit ITER-RETGEN
ITER-RETGEN (Iterative Retrieval-Generation) verbessert die Antwortqualität durch iterative Ausführung des Generierungsprozesses. Bei jeder Iteration wird das vorherige Ergebnis als Kontext verwendet, um weitere relevante Informationen abzurufen, wodurch die Qualität und Relevanz der endgültigen Antwort kontinuierlich verbessert wird.

Technik 7: Klärung von Fragen mit Hilfe von ToC (Tree of Clarification)
ToC generiert rekursiv spezifische Fragen, um Mehrdeutigkeiten in der ursprünglichen Anfrage zu klären. Dieser Ansatz verfeinert den Frage-und-Antwort-Prozess, indem er die ursprüngliche Frage kontinuierlich auswertet und verfeinert, was zu einer detaillierteren und genaueren endgültigen Antwort führt.

Bei fortgeschrittenen Retrieval Augmented Generation (RAG)-Technologien ist der Bewertungsprozess von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die abgerufenen und synthetisierten Informationen sowohl genau als auch relevant für die Anfrage des Benutzers sind. Der Bewertungsprozess besteht aus zwei Schlüsselkomponenten: Qualitätsbewertungen und erforderliche Fähigkeiten.

Die Qualitätsbewertung konzentriert sich auf die Messung der Genauigkeit und Relevanz des Inhalts:

Die erforderlichen Fähigkeiten sind diejenigen, über die das System verfügen muss, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern:

Gemeinsam sorgen diese Bewertungskomponenten dafür, dass das Advanced RAG-System eine Antwort liefert, die sowohl genau als auch relevant, robust, zuverlässig und auf die spezifischen Bedürfnisse des Nutzers zugeschnitten ist.

Die Integration einer Chat-Engine in ein fortschrittliches Retrieval Augmented Generation (RAG)-System verbessert die Fähigkeit des Systems, Folgefragen zu bearbeiten und den Kontext des Dialogs beizubehalten, ähnlich wie bei der traditionellen Chatbot-Technologie. Verschiedene Implementierungen bieten unterschiedliche Komplexitätsgrade:

Diese Implementierungen tragen dazu bei, die Kohärenz und Relevanz des Dialogs im RAG-System zu verbessern und bieten je nach Bedarf unterschiedliche Komplexitätsgrade.

Es ist wichtig, die Genauigkeit der Referenzen zu gewährleisten, insbesondere wenn mehrere Quellen zu den generierten Antworten beitragen. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden:

Durch die Anwendung dieser Strategien kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Referenzzitaten erheblich verbessert werden, wodurch sichergestellt wird, dass die erstellten Antworten sowohl glaubwürdig als auch gut belegt sind.

Agenten spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Leistung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen, indem sie dem Large Language Model (LLM) zusätzliche Werkzeuge und Funktionen zur Verfügung stellen, um seine Reichweite zu erweitern. Ursprünglich über die LLM-API eingeführt, ermöglichen diese Agenten den LLMs, externe Codefunktionen, APIs und sogar andere LLMs zu nutzen, um ihre Funktionalität zu erweitern.

Eine wichtige Anwendung von Agenten ist die Suche nach mehreren Dokumenten. Die jüngsten OpenAI-Assistenten zeigen beispielsweise Fortschritte in diesem Konzept. Diese Assistenten ergänzen herkömmliche LLMs durch die Integration von Funktionen wie Chat-Protokolle, Wissensspeicher, Schnittstellen zum Hochladen von Dokumenten und Funktionsaufruf-APIs, die natürliche Sprache in umsetzbare Befehle umwandeln.

Der Einsatz von Agenten erstreckt sich auch auf die Verwaltung mehrerer Dokumente, wobei jedes Dokument von einem eigenen Agenten bearbeitet wird, z. B. Zusammenfassungen und Quiz. Ein zentraler, übergeordneter Agent überwacht diese dokumentenspezifischen Agenten, leitet Abfragen weiter und konsolidiert Antworten. Dieser Aufbau unterstützt komplexe Vergleiche und Analysen über mehrere Dokumente hinweg und demonstriert fortgeschrittene RAG-Techniken.

Der letzte Schritt des RAG-Prozesses besteht darin, den abgerufenen Kontext und die ursprüngliche Benutzeranfrage zu einer Antwort zusammenzufassen. Neben der direkten Kombination des Kontexts mit der Abfrage und der Verarbeitung durch den LLM gibt es noch weitere verfeinerte Ansätze:

Diese Techniken verbessern die Qualität und Genauigkeit der Antworten des RAG-Systems und zeigen das Potenzial fortschrittlicher Methoden für die Antwortsynthese.

Der Einsatz dieser fortschrittlichen RAG-Technologien kann die Systemleistung und -zuverlässigkeit erheblich verbessern. Durch die Optimierung des Prozesses in jeder Phase, von der Datenvorverarbeitung bis zur Generierung von Antworten, können Unternehmen genauere, effizientere und leistungsfähigere KI-Anwendungen erstellen.

Diese Anwendungen veranschaulichen die vielfältigen Möglichkeiten moderner RAG-Systeme und zeigen, dass sie die Effizienz, die Genauigkeit und den Einblick verbessern können. Ob es um die Verbesserung des Kundensupports, die Verbesserung der Marktforschung oder die Rationalisierung der Datenanalyse geht, fortschrittliche RAG-Systeme bieten unschätzbare Lösungen, die die strategische Entscheidungsfindung und operative Exzellenz fördern.

Das Herzstück eines jeden Dialogwerkzeugs ist sein Dialogablauf - d.h. die Schritte, in denen das System Benutzereingaben verarbeitet und Antworten generiert. Bei fortgeschrittenen RAG-basierten Werkzeugen muss der Entwurf des Dialogablaufs sorgfältig geplant werden, um die Retrieval-Fähigkeiten des RAG-Systems und die Generierung von Sprachmodellen voll auszunutzen. Dieser Ablauf besteht typischerweise aus mehreren Schlüsselphasen:

Ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung fortgeschrittener RAG-Dialogwerkzeuge ist die Implementierung von Entscheidungsmechanismen, die den Ablauf des Dialogs steuern. Diese Mechanismen helfen dem System, auf intelligente Weise zu entscheiden, wann es Informationen abruft, wann es sich auf generative Fähigkeiten verlässt und wann es den Benutzer darüber informiert, dass keine relevanten Daten verfügbar sind. Durch diese Entscheidungen kann das Werkzeug flexibler werden und sich an verschiedene Dialogszenarien anpassen.

Prompts spielen eine Schlüsselrolle bei der Steuerung des Gesprächsverhaltens von Sprachmodellen. Die Gestaltung effektiver Prompts erfordert ein klares Verständnis der Kontextinformationen, der Ziele der Interaktion sowie des gewünschten Stils und Tons. Beispiel:

Die Entwicklung von Dialogwerkzeugen unter Verwendung fortgeschrittener RAG-Techniken erfordert eine integrierte Strategie, die die Stärken von Retrieval und Generierung kombiniert. Durch die sorgfältige Gestaltung von Dialogabläufen, die Implementierung intelligenter Entscheidungsmechanismen und die Entwicklung effektiver Prompts können Entwickler KI-Werkzeuge erstellen, die sowohl genaue und kontextreiche Antworten als auch natürliche, sinnvolle Interaktionen mit den Nutzern liefern.

Die Abrufphase ist entscheidend für die Qualität der endgültigen Antwort. In einer einfachen RAG-Anwendung ist der Abrufprozess relativ einfach, aber in einer fortgeschrittenen RAG-Anwendung können Sie die folgenden Erweiterungen verwenden:

Nachdem Sie den Abrufprozess verbessert haben, besteht der nächste Schritt darin, die Art und Weise zu optimieren, wie das Big Language Model Antworten erzeugt:

Um die Leistung von RAG-Anwendungen kontinuierlich zu verbessern, ist es wichtig, Feedback-Schleifen in das System zu integrieren:

Mit der Weiterentwicklung der RAG-Anwendungen wird die Skalierung und Optimierung der Leistung immer wichtiger:

Ein Wissensgraph ist eine strukturierte Darstellung von Informationen, in der Entitäten (Knoten) und die Beziehungen zwischen ihnen (Kanten) explizit definiert sind. Bei diesen Entitäten kann es sich um konkrete Objekte (wie Personen und Orte) oder abstrakte Konzepte handeln. Die Beziehungen zwischen den Entitäten tragen zum Aufbau eines Wissensnetzes bei, das das Abrufen von Daten, das Ziehen von Schlussfolgerungen und das Ziehen von Schlüssen für den Menschen verständlicher macht. Der Knowledge Graph ist mehr als nur eine Datenspeicherung, er erfasst die reichhaltigen und nuancierten Beziehungen innerhalb einer Domäne, was ihn zu einem leistungsstarken Werkzeug für KI-Anwendungen macht.

Die Anreicherung von Anfragen ist eine Lösung für das Problem unklarer Fragestellungen im RAG-System. Ziel ist es, einer Anfrage den notwendigen Kontext hinzuzufügen, um sicherzustellen, dass auch vage Fragen richtig interpretiert werden können. Im Finanzbereich können beispielsweise Fragen wie "Was sind die aktuellen Herausforderungen bei der Umsetzung von Finanzvorschriften?" Fragen wie "Was sind die aktuellen Herausforderungen bei der Umsetzung von Finanzvorschriften?" können so erweitert werden, dass sie spezifische Einheiten wie "AML-Compliance" oder "KYC-Prozess" enthalten, um den Suchprozess auf die relevantesten Informationen zu konzentrieren.

Im juristischen Bereich können Fragen wie "Welche Risiken sind mit Verträgen verbunden?" können durch Hinzufügen spezifischer Vertragstypen wie "Arbeitsvertrag" oder "Dienstleistungsvertrag" auf der Grundlage des vom Wissensgraphen bereitgestellten Kontexts erweitert werden.

Die Abfrageplanung hingegen zerlegt komplexe Abfragen in überschaubare Teile, indem sie Unterabfragen generiert. Dadurch wird sichergestellt, dass das RAG-System die relevantesten Informationen abrufen und integrieren kann, um eine umfassende Antwort zu geben. Um beispielsweise die Frage zu beantworten: "Welche Auswirkungen haben die neuen Rechnungslegungsstandards auf das Unternehmen? könnte das System zunächst Daten über die einzelnen Rechnungslegungsstandards, den Zeitplan für die Umsetzung und die historischen Auswirkungen auf verschiedene Bereiche abrufen.

Im medizinischen Bereich kann eine Frage wie "Was sind die neuesten Fortschritte bei medizinischen Geräten? in Unterfragen aufgeschlüsselt werden, die sich mit Fortschritten in bestimmten Bereichen befassen, z. B. "implantierbare Geräte", "Diagnosegeräte" oder "chirurgische Instrumente", um sicherzustellen, dass das System detaillierte und relevante Informationen aus jeder Unterkategorie erhält. Detaillierte und relevante Informationen aus jeder Unterkategorie.

Durch die Verbesserung und Planung von Abfragen hilft der Knowledge Graph bei der Optimierung und Strukturierung von Abfragen, um die Genauigkeit und Relevanz der Informationsbeschaffung zu verbessern und letztendlich genauere und nützlichere Antworten in komplexen Bereichen wie Finanzen, Recht und Gesundheitswesen zu liefern.

In RAG-Systemen (retrieval-enhanced generation) verbessern Wissensgraphen den Abruf- und Generierungsprozess, indem sie strukturierte und kontextreiche Daten bereitstellen. Herkömmliche RAG-Systeme stützen sich auf unstrukturierten Text und Vektordatenbanken, was zu einer ungenauen oder unvollständigen Informationsbeschaffung führen kann. Durch die Integration von Wissensgraphen sind RAG-Systeme in der Lage,:

Der Wissensgraph besteht aus den folgenden Hauptkomponenten:

Die KG-RAG-Methodik besteht aus drei Hauptschritten:

Diese Methodik unterstreicht die wichtige Rolle von strukturiertem Wissen bei der Verbesserung des Abruf- und Generierungsprozesses von RAG-Systemen.

Die Integration des Wissensgraphen in das RAG-System bringt mehrere wesentliche Vorteile mit sich:

Die Verwendung von Wissensgraphen in Verbindung mit Large Language Modelling (LLM) in RAG-Systemen verbessert die gesamte Wissensdarstellung und die Schlussfolgerungsmöglichkeiten. Diese Kombination ermöglicht eine dynamische Wissensfusion, die sicherstellt, dass die Informationen zum Zeitpunkt der Inferenz aktuell und relevant bleiben und somit genauere und aufschlussreichere Antworten generieren.LLMs können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten nutzen, um bessere Ergebnisse zu liefern.

Knowledge Mapping gewinnt im Bereich des Thought-Chain-Quizings zunehmend an Bedeutung, insbesondere in Verbindung mit Large Language Modelling (LLM). Bei diesem Ansatz werden komplexe Fragen in Teilfragen zerlegt, relevante Informationen abgerufen und zu einer endgültigen Antwort zusammengefügt. Wissensgraphen liefern in diesem Prozess strukturierte Informationen, die die Argumentationsfähigkeit des LLM verbessern.

Ein LLM-Agent könnte zum Beispiel zunächst den Wissensgraphen nutzen, um relevante Entitäten in einer Anfrage zu identifizieren, dann weitere Informationen aus verschiedenen Quellen einholen und schließlich eine umfassende Antwort generieren, die das vernetzte Wissen im Graphen widerspiegelt.

In der Vergangenheit wurden Wissensgraphen hauptsächlich in datenintensiven Bereichen wie Big-Data-Analysen und Unternehmenssuchsystemen verwendet, wo ihre Aufgabe darin bestand, die Konsistenz und Einheitlichkeit zwischen verschiedenen Datensilos zu wahren. Mit der Entwicklung von RAG-Systemen, die auf großen Sprachmodellen basieren, haben Wissensgraphen jedoch neue Anwendungsszenarien gefunden. Sie dienen nun als strukturierte Ergänzung zu probabilistischen großen Sprachmodellen und helfen dabei, falsche Informationen zu reduzieren, mehr Kontext zu liefern und als Gedächtnis- und Personalisierungsmechanismus in KI-Systemen zu fungieren.

GraphRAG ist eine moderne Retrieval-Methode, die Wissensgraphen und Vektordatenbanken in einer RAG-Architektur (Retrieval Augmented Generation) kombiniert. Dieses hybride Modell nutzt die Stärken beider Systeme, um KI-Lösungen zu liefern, die genauer, kontextbezogen und leicht verständlich sind.Gartner hat erklärt Die wachsende Bedeutung von Wissensgraphen für die Verbesserung der Produktstrategie und die Schaffung neuer KI-Anwendungsszenarien.

GraphRAG bietet folgende Funktionen:

GraphRAG hat gegenüber den herkömmlichen RAG-Methoden mehrere wesentliche Vorteile:

Es gibt mehrere GraphRAG-Architekturen, mit denen sich Wissensgraphen effektiv in RAG-Systeme integrieren lassen:

Im Zuge der Weiterentwicklung von GraphRAG zeichnen sich allmählich mehrere Muster ab:

Diese Muster zeigen, wie GraphRAG die Art und Weise verändert, wie KI-Systeme komplexe Abfragen verarbeiten und Antworten generieren.

Anwendungen von GraphRAG

Mit den Fortschritten der KI wird es immer wichtiger, Wissensgraphen in Systeme zur Generierung von Retrieval-Erweiterungen einzubeziehen. Wissensgraphen bieten einen leistungsfähigen Rahmen für die Organisation und Verknüpfung von Daten, was zu präziseren, kontextbezogenen und leicht interpretierbaren KI-Lösungen führt. Die Entstehung von GraphRAG zeigt die Vorteile der Kombination von Wissensgraphen mit traditionellen Vektormethoden, die einen umfassenderen und effizienteren Ansatz für die Informationsbeschaffung und die Generierung von Antworten bieten.

Multimodales RAG ist eine fortschrittliche Erweiterung des klassischen RAG-Rahmens, die Abrufmechanismen mit generativer KI für mehrere Datentypen kombiniert. Während traditionelle RAG-Systeme Informationen durch die Abfrage von Textdatenbanken erhalten, erweitert multimodales RAG diese Fähigkeit durch die Integration von Text, Bildern, Audio und Video in den Abfrage- und Generierungsprozess. Durch diese Erweiterung können KI-Modelle eine größere Bandbreite an Eingaben nutzen, um umfassendere und differenziertere Ergebnisse zu erzielen.

Der Arbeitsablauf einer multimodalen RAG beinhaltet die Kodierung verschiedener Datentypen in ein strukturiertes Format, in der Regel Vektoren, so dass das KI-Modell sie verarbeiten kann. Diese Vektoren werden in einem gemeinsamen Einbettungsraum gespeichert, der Daten aus verschiedenen Modalitäten enthält. Bei einer Abfrage ruft das Modell relevante Informationen aus diesen Modalitäten ab und stellt so sicher, dass eine umfassendere und genauere Antwort gegeben wird. Bei einer Abfrage zu einem historischen Ereignis kann das System beispielsweise Textbeschreibungen, relevante Bilder, Audioclips von Expertenkommentaren und Videomaterial abrufen, die zusammen eine ausführlichere und informativere Antwort ergeben.

Es gibt eine Reihe von Ansätzen zur Realisierung einer multimodalen RAG, die jeweils ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen mit sich bringen:

Die Architektur des multimodalen RAG baut auf den Grundlagen traditioneller RAGs auf und berücksichtigt gleichzeitig die Komplexität des Umgangs mit mehreren Datentypen. Die Kernarchitektur umfasst die folgenden Schlüsselkomponenten:

Es gibt mehrere Schlüsselstrategien, die angewandt werden müssen, um die Informationen der verschiedenen Modalitäten in einem RAG-System zu verwalten:

Multimodale RAGs erweitern die Fähigkeiten von Chatbots erheblich und ermöglichen ihnen, reichhaltigere und kontextbezogenere interaktive Erfahrungen zu bieten. Herkömmliche Chatbots sind in erster Linie auf Text angewiesen, was ihre Fähigkeit einschränkt, auf Informationen zu reagieren, die Sehen oder Hören beinhalten. Multimodale RAG ermöglichen es Chatbots, Informationen aus Bildern, Video- und Audioclips zu erfassen und zu integrieren, um ein umfassenderes und interessanteres Nutzererlebnis zu bieten.

Zum Beispiel durch die Verwendung der multimodalen RAG's Kundenunterstützung Chatbot Anleitungsvideos, Produktbilder oder Audioanleitungen können als Antwort auf die Anfrage eines Benutzers angezeigt werden und ermöglichen so eine interaktivere und praktischere Hilfe. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie dem Einzelhandel, dem Gesundheitswesen und dem Bildungswesen, wo die Kommunikation oft durch mehrere Informationsformen unterstützt werden muss.

Die Einführung multimodaler Funktionen eröffnet neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von Branchen:

Multimodale RAG sind ein wichtiger technologischer Fortschritt, der das Potenzial hat, die Art und Weise zu verändern, wie KI-Systeme mit Nutzern interagieren und auf sie reagieren. Durch die Einbeziehung mehrerer Datentypen in den Abfrage- und Generierungsprozess können multimodale RAG-Systeme reichhaltigere, genauere und kontextualisierte Ergebnisse liefern, die branchenübergreifend neue Möglichkeiten eröffnen. Es ist zu erwarten, dass mit der Weiterentwicklung der Technologie ihre Anwendungsmöglichkeiten zunehmen werden, um die Fähigkeit der KI zur Verarbeitung komplexer multimodaler Informationen weiter zu verbessern.

ZBrain bietet viele Vorteile für die Entwicklung von KI-Lösungen für Unternehmen, darunter:

Das fortschrittliche RAG-System, die multimodale Unterstützung und die robuste Knowledge-Graph-Integration machen ZBrain zu einer leistungsstarken Plattform, die in einer Vielzahl von Anwendungen für mehr Genauigkeit, Effizienz und Einblicke sorgt.