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: Ăśberwindet 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

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