Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dieses Akronym unterstreicht das Kernprinzip: die Erweiterung eines grundlegenden KI-Systems oder KI-Modells durch den Abruf von Live-Daten oder häufig aktualisierten Daten, um kontextbezogenere Antworten zu liefern.

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich als effektive Technik in der generativen KI herausgestellt, die extern verfügbare Daten – oft proprietär oder domänenspezifisch – in Arbeitsabläufe integriert, die große Sprachmodelle (LLMs) verwenden. RAG ruft den relevanten Kontext ab und fügt ihn unmittelbar vor einer Anfrage als zusätzlichen Kontext hinzu. Dadurch werden die Effizienz und Genauigkeit der KI-Antworten über das hinaus gesteigert, was mit dem eigenständigen Modell möglich gewesen wäre, das nur seinen Trainingsdatensatz nutzen konnte.

Wofür wird RAG verwendet?

RAG wird verwendet, um eine grundlegende Herausforderung in der KI zu bewältigen: Wie können statische Modelle mit den neuesten und relevantesten Daten auf dem neuesten Stand gehalten werden, selbst wenn das zugrunde liegende LLM mit veralteten Informationen trainiert wurde? Zu den üblichen RAG Applications gehören:

Zugang zu Support: KI-gesteuerte Chatbots rufen aktuelle Produkthandbücher, Systemstatusinformationen und Kundenhistorien ab, um schnellere und individuellere Lösungen anzubieten.
Echtzeitanalysen: Unternehmen greifen auf Finanzmarkt-Feeds, Social-Media-Trends oder Geräte-Streams des Internet of Things (IoT) zu und verbessern so die Genauigkeit ihrer Entscheidungsfindung.
Wissensmanagement: Interne Wikis, Forschungsarchive und andere Inhaltsspeicher liefern wichtige Referenzen, die KI-Modelle allein bei ihrem Training nicht speichern können.

Wie RAG in Anwendungsfällen generativer KI funktioniert

Die meisten Modelle generativer KI lernen Informationen während eines festen Trainingszyklus. Wenn das Training endet, behält das Modell das Wissen nur bis zu einem bestimmten Zeitpunkt oder innerhalb bestimmter Datenbeschränkungen. RAG erweitert dieses Wissen, indem es zum Zeitpunkt der Inferenz – also in dem Moment, in dem eine Benutzerabfrage eingeht – aktuelle, relevante Daten aus externen Quellen einbezieht.

Abruf: Das System identifiziert die relevantesten Dokumente, Datenbankeinträge oder Vektoreinbettungen aus Repositorien, die aktuelle Informationen enthalten.
Augmentation: Das Modell verwendet den abgerufenen Inhalt als zusätzlichen „Eingabeaufforderung“ oder Kontext und integriert ihn nahtlos in die zugrunde liegenden Trainingsdaten.
Generation: Es wird eine endgültige Antwort erstellt, die mit den neuesten oder domänenspezifischen Daten auf eine Weise angereichert ist, die ein statisches Modell allein nicht reproduzieren kann.

RAG-Korpusmanagement

Damit RAG zuverlässig funktioniert, pflegen Organisationen häufig ein aktuelles Korpus – bestehend aus strukturierten und unstrukturierten Daten –, auf das über Vektordatenbanken oder Wissensgraphen leicht zugegriffen werden kann. Zur ordnungsgemäßen Verwaltung dieses Korpus gehören die Aufnahme, Bereinigung, Einbettung und Indizierung der Daten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Abfrage-Engine schnell kontextuell passende Informationen isolieren kann.

Warum RAG wichtig ist

Kontextuelle Genauigkeit : Durch die Abstimmung der Antworten mit Echtzeit- oder organisationsspezifischen Daten reduziert RAG die Zahl der „Halluzinationen“, bei denen KI-Modelle Antworten liefern, die keinen Bezug zu den tatsächlichen Umständen haben, drastisch.
Neuere Informationen: Anstatt bei jeder Datenänderung eine kostspielige Neuschulung oder Feinabstimmung großer Modelle durchführen zu müssen, ermöglicht RAG dem Modell, bei Bedarf neue Inhalte abzufragen – wodurch die Qualität und Aktualität der Antwortinhalte verbessert wird.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: RAG unterstützt den selektiven Abruf von Daten, der den Zugriffsrechten der Benutzer entspricht, und trägt so zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen bei.
Kosteneffizienz: Speicher- und Rechenressourcen bleiben überschaubarer, da pro Abfrage nur die relevantesten Daten abgerufen werden.
Besserer Datenschutz: Da vertrauliche Daten separat vom Kern-LLM abgerufen werden können, werden sie nie in das Modell eingebrannt, wodurch das Risiko von Datenlecks im Falle eines Jailbreaks oder Modelldiebstahls reduziert wird.

Zukunft der RAG

Fortschritte in der KI, wie etwa die Erweiterung von Kontextfenstern, könnten die Bedeutung von RAG für Verbraucher verringern, da Modelle nun große Textmengen nativ verarbeiten können. Unternehmen auf Unternehmensebene, die über große Datenmengen in Multicloud-Umgebungen verteilt sind, sind jedoch immer noch mit sich schnell ändernden und weit verteilten Datenquellen konfrontiert. RAG begegnet dieser Herausforderung, indem es selektiv auf die relevantesten, autorisierten Informationen zurückgreift – ohne das Kontextfenster eines Modells zu überlasten oder eine Datenflut zu riskieren. Da KI immer stärker in die Arbeitsabläufe von Unternehmen integriert wird, bleibt RAG auch weiterhin eine Schlüsselstrategie für die Bereitstellung zeitnaher, kontextreicher und hochpräziser Ergebnisse.

Wie F5 KI-Implementierungen in Unternehmen handhabt

F5 spielt eine zentrale Rolle bei der Ermöglichung sicherer Konnektivität für Retrieval-Augmented Generation (RAG), indem es verteilte, unterschiedliche Datenquellen in Multicloud-Umgebungen nahtlos mit KI-Modellen verbindet. Während Unternehmen fortschrittliche KI-Architekturen einführen, gewährleistet F5 mithilfe der F5 Distributed Cloud Services einen leistungsstarken und sicheren Zugriff auf Unternehmensdaten. Verteilte Cloud-Dienste bieten einen einheitlichen Ansatz für Vernetzung und Sicherheit und unterstützen richtlinienbasierte Kontrollen, eine integrierte Web Application Firewall (WAF) und Verschlüsselung während der Übertragung. Durch die Ermöglichung eines sicheren, in Echtzeit erfolgenden und selektiven Datenabrufs von verschiedenen Speicherorten hilft F5 Unternehmen, Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Latenz und Compliance zu meistern und stellt sicher, dass KI-Modelle effizient arbeiten und gleichzeitig vertrauliche Unternehmensinformationen geschützt werden.

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