Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) stellt eine innovative Methode dar, bei der die Leistung eines umfangreichen Sprachmodells optimiert wird, indem es auf eine umfassende Wissensbasis außerhalb seiner herkömmlichen Trainingsdaten zurückgreift, bevor es eine Antwort generiert. Große Sprachmodelle (LLMs) werden bekanntlich durch intensive Schulung mit riesigen Datenmengen und der Nutzung von Milliarden von Parametern geschaffen, um originale Ausgaben für verschiedenste Aufgaben zu produzieren, sei es das Beantworten von Fragen, das Übersetzen von Sprachen oder das Vervollständigen von Sätzen.

Der innovative Ansatz von RAG geht jedoch noch einen Schritt weiter, indem er die bereits beeindruckenden Fähigkeiten von LLMs in spezifischen Fachgebieten oder sogar der internen Wissensbasis einer Organisation erweitert, ohne dass eine aufwendige Neuschulung des Modells erforderlich ist. Diese Methode bietet nicht nur eine kostengünstige Lösung zur Verbesserung der Ergebnisse von LLMs, sondern gewährleistet auch, dass diese in verschiedenen Kontexten relevant, präzise und äußerst nützlich bleiben. Durch die Integration externer Wissensquellen kann RAG eine noch tiefere Einsicht in komplexe Fragestellungen liefern und die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen in ihrer Anwendungssphäre deutlich steigern.

‍

Die Herausforderungen bei LLMs & RAG als Lösung

LLMs sind unbestreitbar eine Schlüsseltechnologie für künstliche Intelligenz (KI), die die Grundlage für intelligente Chatbots und andere Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bildet. Jedoch birgt die Natur der LLM-Technologie eine gewisse Unberechenbarkeit in den Antworten der Modelle. Zusätzlich sind die Trainingsdaten der LLMs statisch und reflektieren einen bestimmten Stand des Wissens zu einem festen Zeitpunkt.

Herausforderungen von LLMs:

• Die Präsentation falscher Informationen, wenn keine passende Antwort verfügbar ist.
• Die Darstellung veralteter oder zu allgemeiner Informationen, wenn Benutzer eine spezifische und aktuelle Antwort erwarten.
• Die Generierung von Antworten aus nicht autoritativen Quellen.
• Die Entstehung ungenauer Antworten aufgrund von terminologischer Verwirrung, da verschiedene Trainingsquellen dieselbe Terminologie verwenden können, um verschiedene Konzepte zu beschreiben.

Hier kommt RAG ins Spiel, als ein Ansatz zur Bewältigung einiger dieser Herausforderungen. RAG leitet das LLM an, relevante Informationen aus autoritativen Quellen abzurufen, die im Vorfeld festgelegt wurden. Dadurch erhalten Unternehmen eine bessere Kontrolle über die Textausgabe des Modells, während Benutzer Einblick in den Prozess erhalten, wie das LLM die Antwort generiert. Damit wird nicht nur die Genauigkeit verbessert, sondern auch das Vertrauen der Nutzer gestärkt, da sie wissen, dass die Antworten auf einem breiteren und vertrauenswürdigeren Wissensfundament basieren.

‍

Die Vorteile von RAG

Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet eine Reihe von Vorteilen, die sie zu einem äußerst vielversprechenden Ansatz in der Welt der künstlichen Intelligenz und natürlichen Sprachverarbeitung machen:

1. Verbesserte Genauigkeit: Durch die Integration externer Wissensquellen können LLMs präzisere Antworten liefern, da sie auf eine breitere und verlässlichere Informationsgrundlage zugreifen können.
2. Aktualität der Informationen: RAG ermöglicht es, aktuelle Informationen aus externen Quellen abzurufen, was sicherstellt, dass die generierten Antworten relevant und auf dem neuesten Stand sind. Dies ist besonders wichtig in schnelllebigen Umgebungen, in denen sich Informationen ständig ändern.
3. Vertrauenswürdige Antworten: Indem RAG autoritative Wissensquellen verwendet, können die generierten Antworten das Vertrauen der Benutzer stärken, da sie wissen, dass die Informationen von vertrauenswürdigen Quellen stammen.
4. Bessere Kontrolle über die Ausgabe: Unternehmen können die Qualität der Textausgabe des Modells besser steuern, da sie die Möglichkeit haben, die Wissensquellen auszuwählen und anzupassen, auf die das Modell zugreift.
5. Erweiterung der Anwendungsbereiche: RAG erweitert die Anwendungsbereiche von LLMs, indem es ihnen ermöglicht, spezifische Domänen oder interne Wissensbasen von Organisationen effektiv zu nutzen, ohne dass eine erneute Schulung des Modells erforderlich ist.
6. Kosteneffizienz: Im Vergleich zu einer vollständigen Neuschulung des Modells ist RAG eine kostengünstigere Lösung zur Verbesserung der Leistung von LLMs, da es vorhandene Modelle optimiert, anstatt von Grund auf neu zu beginnen.

Insgesamt bietet RAG eine elegante Lösung für einige der Herausforderungen, denen LLMs gegenüberstehen, und ermöglicht es ihnen, präzisere, aktuellere und vertrauenswürdigere Antworten zu liefern, die den Bedürfnissen der Benutzer besser entsprechen.

‍

Die Funktionsweise von RAG

‍

Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert zwei wichtige Komponenten, um hochwertige Antworten zu generieren: das große Sprachmodell (LLM) und eine externe Wissensbasis. Hier ist eine grundlegende Funktionsweise von RAG:

1. Großes Sprachmodell (LLM): Das LLM bildet die Grundlage des Systems. Es handelt sich um ein umfangreiches künstliches neuronales Netzwerk, das mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurde. Diese Modelle können Fragen beantworten, Texte generieren und viele andere Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung ausführen.
2. Externe Wissensbasis: RAG greift auf eine externe Wissensbasis oder Wissensquellen außerhalb der Trainingsdaten des LLMs zu. Diese Wissensbasis kann aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Quellen enthalten autoritative und relevante Informationen zu einer Vielzahl von Themen.
3. Retrieval-Verfahren: Bevor das LLM eine Antwort generiert, führt RAG zunächst einen Retrieval-Prozess durch. Dabei wird die Eingabe, beispielsweise eine Frage, verwendet, um relevante Informationen aus der externen Wissensbasis abzurufen. Dies geschieht durch verschiedene Techniken des Information Retrievals, wie beispielsweise durchsuchen, indexieren oder abfragen der Wissensquelle basierend auf dem Kontext der Eingabe.
4. Generationsprozess: Nachdem relevante Informationen aus der externen Wissensbasis abgerufen wurden, kombiniert RAG diese mit dem internen Wissen des LLMs, um eine hochwertige Antwort zu generieren. Das LLM nutzt seine trainierten Fähigkeiten, um die Informationen zu interpretieren und in natürlicher Sprache zu formulieren, wobei es den Kontext der Eingabe und die abgerufenen externen Informationen berücksichtigt.
5. Ausgabe der Antwort: Schließlich gibt RAG die generierte Antwort aus, die nun auf einer Kombination aus dem internen Wissen des LLMs und den extern abgerufenen Informationen basiert. Diese Antwort ist in der Regel präziser, aktueller und vertrauenswürdiger, da sie auf einer breiteren Informationsgrundlage beruht.

Zusammengefasst integriert RAG das interne Wissen des LLMs mit externen Wissensquellen, um hochwertige Antworten zu generieren, die den Bedürfnissen der Benutzer besser entsprechen. Dieser Ansatz ermöglicht es, präzisere, aktuellere und vertrauenswürdigere Informationen bereitzustellen, während die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von LLMs weiterhin genutzt werden.

‍

Semantische Suche vs. RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) und semantische Suche sind beide Techniken im Bereich der Information Retrieval und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), haben aber unterschiedliche Ansätze und Ziele.

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG):

• Bei der Retrieval-Augmented Generation geht es darum, die Generierung von Texten oder Antworten durch die Integration von Retrieval-Komponenten zu verbessern. Das bedeutet, dass anstatt nur auf vorherige Trainingsdaten zurückzugreifen, das System aktiv externe Informationen abruft und in den Generierungsprozess einbezieht. Dies kann beispielsweise bedeuten, dass das Modell vor der Generierung eine Datenbank oder ein Wissensgraphen abfragt, um relevante Informationen zu erhalten, die in den generierten Text integriert werden können. Auf diese Weise können Generierungsmodelle wie GPT-3 durch die Berücksichtigung externer Wissensquellen kontextuell relevantere und informativere Ausgaben erzeugen.

1. Semantische Suche:

• Semantische Suche bezieht sich auf eine Methode der Informationssuche, bei der nicht nur Schlüsselwörter betrachtet werden, sondern auch die Bedeutung und Beziehung zwischen den Wörtern berücksichtigt wird. Das Ziel besteht darin, relevante Informationen basierend auf der semantischen Bedeutung der Suchanfrage zu liefern, anstatt nur auf das exakte Vorkommen von Schlüsselwörtern zu reagieren. Diese Art der Suche verwendet oft semantische Modelle oder Wissensgraphen, um die Bedeutung von Begriffen zu verstehen und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Konzepten herzustellen. Im Wesentlichen versucht semantische Suche, die Absicht hinter einer Suchanfrage zu verstehen, um bessere Ergebnisse zu liefern.

In Zusammenfassung lässt sich sagen, dass Retrieval-Augmented Generation sich auf die Integration von Retrieval-Mechanismen in den Generierungsprozess von Texten konzentriert, während semantische Suche darauf abzielt, relevante Informationen basierend auf der Bedeutung von Suchanfragen zu finden, wobei semantische Beziehungen zwischen Begriffen berücksichtigt werden.

‍

Wie Bavest die Erstellung von Retrieval-Augmented Generation für Fintechs, Banken und Asset Manager ermöglicht

Unsere Infrastruktur ermöglicht, auf aktuelle Finanzdaten, ESG- und Klimadaten sowie Sentimentdaten zuzugreifen. Zudem bieten wir speziell für die Entwicklung von RAG eine Report- und Fillings-Database, die alle seit IPO veröffentlichten Reports in Form von PDFs hat, wie z. B. Jahresberichte, Quartalsberichte aber auch Nachhaltigkeitsberichte. Damit ermöglichen Sie Ihren Portfolio-Managern oder Nutzern Ihrer Fintech-App den Zugriff auf stets neue Daten. Sprechen Sie mit uns, um mehr zu erfahren: https://calendly.com/ramtin-babaei/bavest-demo-de