Wie die RAG-Architektur die Einschränkungen von LLM überwindet

Das Open-Source-Community-Team China machte seine erste Live-Übertragung und erzählte im Namen des Teilens die Geschichte hinter der Open-Source-Community China.“

Search Enhancement Generation erleichtert die Neuerfindung von LLM- und Echtzeit-KI-Umgebungen, um bessere und genauere Suchergebnisse zu erzielen.

Übersetzt aus „How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations“ von Naren Narendran.

Im ersten Teil dieser Serie habe ich die zunehmende Akzeptanz generativer KI und großer Sprachmodelle (LLMs) durch Organisationen in verschiedenen Branchen und Regionen hervorgehoben. Unternehmen sind fest davon überzeugt, dass Echtzeit-KI-Anwendungen leistungsstarke Motoren sind, die ihnen helfen können, die digitale Leistung zu verbessern, die Konkurrenz in gesättigten Märkten zu übertreffen, stärkere Kundenbeziehungen aufzubauen und die Gewinnmargen zu erhöhen.

Laut Gartner werden multimodale KI-Modelle mit unterschiedlichen Daten- und Medienformaten bis 2026 sechs von zehn KI-Lösungen ausmachen. Einschränkungen allgemeiner LLMs, wie veraltete Trainingsdaten, fehlender organisationsspezifischer Kontext und KI-Halluzinationen, sind Hindernisse für eine hohe Suchgenauigkeit und Leistung in diesen KI-Modellen. Wie ich jedoch im ersten Teil dieser Serie erläutert habe, können Unternehmen durch den Einsatz von Vektordatenbanken diese Herausforderungen abmildern und ihre KI-Anwendungen weiterentwickeln.

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Architektur-Framework, das Vektordatenbanken nutzt , um die Einschränkungen von Standard-LLMs zu überwinden. In diesem Artikel werde ich Sie durch die Fähigkeiten und Vorteile von RAG führen und wie es die vollständige Transformation von LLM- und Echtzeit-KI-Umgebungen erleichtern kann. Bevor ich jedoch auf die Vorteile von RAG eingehe, werde ich auf eine weitere gängige Lösung für die Einschränkungen von LLM eingehen: die Feinabstimmung.

Zwei Möglichkeiten, die Einschränkungen von LLM anzugehen

Obwohl RAG eine der effektivsten Möglichkeiten ist, die Einschränkungen von LLM zu überwinden, ist es nicht die einzige Lösung. Im Folgenden bespreche ich beide Methoden.

Feinabstimmung

Bei der Feinabstimmung geht es darum, ein bereits vorhandenes, vorab trainiertes LLM, beispielsweise eine Standardlösung, für weitere Epochen zu trainieren. Unternehmen können LLM je nach Bedarf ad hoc oder regelmäßig optimieren.

Bei der Feinabstimmung sind häufig kleinere oder hyperspezifische Datensätze erforderlich. Beispielsweise möchte ein Unternehmen im Gesundheitswesen oder im Bildungswesen möglicherweise ein generisches LLM verfeinern, um es an die spezifischen Anforderungen seiner Umgebung anzupassen.

Die Feinabstimmung ist zwar eine wirkungsvolle Option, sie ist jedoch zeitaufwändig und ressourcenintensiv, was sie für viele zu einer unerschwinglichen Option macht.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG ist ein Architektur-Framework, das Unternehmen dabei hilft, proprietäre Vektordatenbanken als Vorstufe für ihre LLM- und KI-Ökosysteme und -Prozesse zu nutzen. RAG nutzt diese Suchergebnisse als zusätzlichen Input für LLM, der zur Gestaltung seiner Antworten verwendet werden kann. RAG verbessert die Genauigkeit von LLM-Ergebnissen durch die Bereitstellung hochgradig kontextualisierter , unternehmensspezifischer Unternehmensdaten in Echtzeit über eine externe Vektordatenbank.

Entscheidend ist, dass RAG es Unternehmen ermöglicht, dies zu tun, ohne ihr LLM umschulen zu müssen. Das RAG-Schema ermöglicht LLM den Zugriff auf eine externe Datenbank, bevor eine Antwort auf eine Eingabeaufforderung oder Abfrage erstellt wird.

Durch die Umgehung des Umschulungsprozesses bietet RAG Unternehmen eine kostengünstige und bequeme Möglichkeit, ihre KI-Anwendungen zu verbessern, ohne die Suchgenauigkeit und -leistung zu beeinträchtigen.

RAG-Funktionen und Vorteile

Nachdem Sie nun ein grundlegendes Verständnis von RAG haben, möchte ich den Fokus auf seine Hauptfunktionen und Hauptvorteile verlagern.

Bessere Suchqualität

Eine verbesserte Suchqualität ist einer der ersten Vorteile, die Unternehmen mit RAG erzielen. Vorab trainierte Allzweck-LLMs weisen eine begrenzte Suchgenauigkeit und -qualität auf. Warum? Weil sie nur das leisten können, was ihr anfänglicher Trainingsdatensatz zulässt. Dies führt im Laufe der Zeit zu Ineffizienzen und Antworten auf Anfragen, die entweder falsch oder unzureichend sind.

Mit RAG können Unternehmen eine hierarchischere, ganzheitlichere und kontextbezogenere Suche erwarten.

Integrieren Sie proprietäre Daten

Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von RAG ist die Anreicherung von LLM mit zusätzlichen Datensätzen, insbesondere proprietären Daten. Das RAG-Modell stellt sicher, dass diese proprietären Daten (normalisiert in numerische Vektoren in einer externen Vektordatenbank) zugänglich und abrufbar sind. Dadurch ist LLM in der Lage, komplexe und differenzierte organisationsspezifische Anfragen zu bearbeiten. Wenn ein Mitarbeiter beispielsweise eine spezifische Frage zu einem Projekt, zu beruflichen Unterlagen oder zu einer Personalakte stellt, kann Enhanced RAG LLM diese Informationen mühelos abrufen. Die Einbeziehung proprietärer Datensätze verringert auch das Risiko, dass LLM psychedelische Reaktionen hervorruft. Unternehmen müssen jedoch robuste Leitplanken einrichten, um die Sicherheit und Vertraulichkeit ihrer selbst und ihrer Benutzer zu gewährleisten.

Zusätzlich zu den offensichtlichen Vorteilen von RAG gibt es einige weniger offensichtliche, aber ebenso starke Vorteile. Durch die Verbesserung der Suchqualität und die Integration proprietärer Daten ermöglicht RAG Unternehmen, ihr LLM auf vielfältige Weise zu nutzen und auf nahezu jeden Anwendungsfall anzuwenden. Darüber hinaus hilft es Unternehmen dabei, das Beste aus ihren internen Datenbeständen herauszuholen, was einen Anreiz darstellt, das Datenmanagement-Ökosystem proaktiv zu optimieren.

AusblickRAG

RAG kann dazu beitragen, bessere, kontextbezogenere und halluzinationsfreie Antworten auf menschliche Fragen zu generieren. Mit RAG sind Chatbot-Antworten für Benutzer schneller und genauer. Natürlich ist dies nur ein einfacher Anwendungsfall. Generative KI und LLM breiten sich in verschiedenen Branchen und Regionen aus. Daher ist das Potenzial für den Einsatz von Vektordatenbanken zur Optimierung von KI-Anwendungen endlos.

Viele Zukunftsszenarien und Anwendungsfälle erfordern eine Entscheidungsfindung in Sekundenschnelle, beispiellose Suchgenauigkeit und einen ganzheitlichen Geschäftskontext. Die Leistungsfähigkeit von Vektoren, insbesondere durch Ähnlichkeitssuche, ist in diesen Szenarien der Schlüssel zum Erfolg. Berücksichtigen Sie Anwendungsfälle wie Betrugsbewertung und Produktempfehlungen. Diese nutzen die gleichen Prinzipien der schnellen Vektorverarbeitung, um Ähnlichkeit und Kontext zu verbessern. Dies bestätigt, dass die LLM-Vektordatenbank in einer Vielzahl von Umgebungen schnelle und relevante Ergebnisse erzielen kann .

Den Möglichkeiten, die Unternehmen mithilfe von Vektordatenbanken erreichen können, sind keine Grenzen gesetzt. Vor allem stellen Vektordatenbanken sicher, dass sich keine Organisation von der Teilnahme an der KI-Revolution ausgeschlossen fühlt.

LLM-Barrieren vorbeugen

Die Einführung von KI nimmt immer mehr zu und multimodale LLM-Modelle werden zur Norm. In diesem Zusammenhang müssen Unternehmen sicherstellen, dass die traditionellen Einschränkungen von LLMs keine erheblichen Hindernisse darstellen. Suchgenauigkeit und -leistung sind ein Muss, und Unternehmen müssen kontinuierlich nach Möglichkeiten suchen, die Herausforderungen des LLM von der Stange zu verbessern und zu beseitigen.

Eine Feinabstimmung ist zwar eine mögliche Lösung, sie ist jedoch oft teuer und zeitaufwändig. Nicht alle Unternehmen verfügen über die erforderlichen Ressourcen, um ein allgemeines LLM regelmäßig zu optimieren. Die Generierung von Retrieval Augmentation ist eine wirtschaftlichere, bequemere und effizientere Möglichkeit, LLM-Einschränkungen zu überwinden und Unternehmen dabei zu helfen, ihr KI-Ökosystem mit externen Datensätzen zu verbessern.

Zu den Hauptvorteilen von RAG gehören eine bessere Suchqualität, die Möglichkeit, proprietäre Datensätze einzubeziehen und ein vielfältigerer Anwendungsfall für LLM.

Während RAG ein leistungsstarkes Modell ist, das KI-Umgebungen verbessern kann, deuten anhaltende Fortschritte im Bereich LLM und Vektordatenbanken darauf hin, dass Echtzeit-KI-Umgebungen noch in den Kinderschuhen stecken: Die Zukunft steckt voller Möglichkeiten.

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