RAG

RAG - Retrieval-Augmented Generation

RAG repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie, indem es KI-Systemen ermöglicht, dynamisch und kontextbezogen zu antworten, anstatt sich nur auf vortrainierte Informationen zu verlassen.

Kernkomponenten von RAG

KOMPONENTE	BESCHREIBUNG	FUNKTION
Retrieval	Informationssuche in externen Datenquellen	Ergänzt das Wissen des KI-Modells mit aktuellen oder spezifischen Informationen
Augmented	Anreicherung der Modellantwort	Integriert zusätzliche relevante Informationen in die Generierung
Generation	Erstellung einer Antwort	Produziert eine kontextbezogene und informative Ausgabe

Funktionsweise

RAG arbeitet in zwei Hauptschritten:

1. Suche (Retrieval): Das System durchsucht eine Wissensdatenbank oder externe Quellen nach relevanten Informationen.

2. Generierung: Die gefundenen Informationen werden genutzt, um eine präzise und kontextbezogene Antwort zu generieren.

Vorteile von RAG

• Aktualität: Überwindet die Beschränkungen statischer Trainingsdaten

• Kontextrelevanz: Ermöglicht genauere und spezifischere Antworten

• Flexibilität: Kann mit verschiedenen Wissensquellen arbeiten

Anwendungsbeispiele

• Intelligente Chatbots

• Wissenschaftliche Recherche

• Kundenservice-Systeme

• Wissensmanagement in Unternehmen