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Retrieval Augmented Generation

RAG (Retrieval Augmented Generation): Funktionsweise und Anbieter

Ein Mittelweg zwischen Prompt Engineering und Fine-Tuning

Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) stellt sich für Unternehmen die Frage, wie sie deren Funktionalitäten für eigene Anwendungen nutzen können. Die verfügbaren Methoden variieren stark im Grad ihrer Komplexität und des Aufwands und reichen vom simplen Prompt Engineering bis hin zum aufwändigen Fine-Tuning. Thema dieses Artikels ist eine Art „goldener Mittelweg“, das sogenannte RAG (Retrieval Augmented Generation). Erfahren Sie, worum es sich hierbei im Detail handelt und auf welche Anbieter Sie achten sollten.

CEO -Leftshift One - Patrick Ratheiser

Patrick Ratheiser

CEO & Founder

Karin Schnedlitz

Content Managerin

RAG – einfach erklärt

Stellen Sie sich vor, Sie stellen neue Mitarbeiter:innen ein. Im Regelfall beherrschen diese perfekt die bevorzugte Sprache, um vom ersten Tag an eingelernt zu werden und die Begebenheiten in Ihrem Unternehmen kennenzulernen. Das unternehmensspezifische Wissen – und wo es zu finden ist – ist hingegen erstmal Neuland.

Diese Analogie beschreibt den Zusammenhang zwischen LLMs und der aufstrebenden Technik RAG. LLMs sind ausgezeichnet im Beherrschen und Generieren von natürlicher Sprache, wohingegen mit RAG die relevanten Unternehmensdaten „augmentiert“ werden.

Erfahren Sie, wie RAG Ihre Datenanalyse revolutionieren kann!

Beispiel aus dem Kunden-Support

1. Retrieval: Informationen werden aus einer Wissensbasis gewonnen.

Ein Kunde stellt eine Anfrage per E-Mail bezüglich der Verwendung eines spezifischen Produktes, das vom Unternehmen angeboten wird. Das System zieht relevante Informationen aus der internen Datenbank, die frühere ähnliche Anfragen und deren Lösungen enthält.

2. Augmented: Der Kontext des ursprünglichen Prompts wird angereichert.

Das System verwendet die aus der Datenbank abgerufenen Informationen, um den Kontext der Anfrage zu erweitern und spezifische Probleme oder häufige Benutzerfehler zu identifizieren, die mit dem betreffenden Produkt verbunden sind.

3. Generation: LLMs und augmentierter Prompt generieren die Antwort

Auf Basis des erweiterten Kontexts generiert das LLM eine präzise, detaillierte und hilfreiche Antwort für den Kunden, die nicht nur das spezifische Problem adressiert, sondern auch zusätzliche Tipps zur optimalen Nutzung des Produktes bietet.

Welche Herausforderungen existieren bei RAG?

Die Integration von RAG-Systemen gestaltet sich komplex, weil sie die Verarbeitung verschiedener Datenquellen und -formate bei hoher Datenqualität erfordert. Zusätzlich erfordern diese Systeme im Hinblick auf Datenschutz strenge Sicherheitsmaßnahmen, um die Sicherheit sensibler Informationen zu sichern und Missbrauch zu vermeiden. Gleichzeitig müssen sie skalierbar bleiben, um mit zunehmenden Datenmengen effizient zu funktionieren.

Bei Leftshift One ist man sich durch zahlreiche erfolgreiche Integrationen bei Kunden sicher: Die Systeme werden gerade durch RAG immer besser und liefern auch ohne teures Fine-Tuning bemerkenswerte Ergebnisse.

Auf diese RAG-Anbieter sollten Sie achten

Die folgenden Anbieter bieten RAG-Lösungen an, die von generellen Lösungen im Bereich LLM, über Customized Projects bis hin zu smart productized solutions reichen.

LLMs

  • OpenAI

OpenAI nutzt RAG, um kontextbezogene Informationen aus Datenquellen zu extrahieren. Für die Umsetzung werden Vektor-Datenbanken für semantische Suchen verwendet, die über traditionelle Keyword-Suchen hinausgehen. OpenAI ermöglicht es, bestehende Modelle für die Generierung von Antworten auf neue Daten zu verwenden, was die Integration von RAG in Geschäftsprozesse erleichtert.

  • Cohere

Cohere hat das Command-R Modell eingeführt, das speziell für den Einsatz in RAG-Anwendungen entwickelt wurde. Dieses Modell arbeitet mit Cohere’s Embed- und Rerank-Modellen zusammen und bietet hochwertige RAG-Funktionen, einschließlich der Integration externer Datenquellen wie Suchmaschinen und Datenbanken.

Customized Projects

  • Google AI

Google hat erweiterte RAG-Funktionen in seine AI-Plattform integriert, wobei Deep Retrieval zur Erstellung hochskalierbarer Lösungen für den Informationsabruf genutzt wird. Google betont die Integration seiner Cloud-Dienste und KI-Funktionen zur Unterstützung nahtloser Workflows.

  • Azure Machine Learning

Microsoft bietet durch Azure Machine Learning RAG-Funktionen an, die tief in die Plattform integriert sind und eine breite Palette von Anwendungen unterstützen, von Textanalysen bis zu komplexen Frage-Antwort-Systemen. Azure legt dabei einen großen Wert auf Sicherheit und Datenschutz.

Productized Solutions

  • Langdock

Langdock nutzt die RAG-Technologie, um auf intern gespeicherte Daten und Wissen während der Inhaltsgenerierung zuzugreifen, wodurch die Antworten präziser und personalisierter werden. Diese Funktion ermöglicht es der KI, relevante Informationen aus verschiedenen internen Quellen zu extrahieren und in Echtzeit in die Generierung von Antworten einzubeziehen, was einen Vorteil in puncto Sicherheit darstellt.

  • Leftshift One

Leftshift One sticht unter den RAG-Anbietern durch eine beispiellose Kombination aus semantischer Suche und RAG heraus. Seit 2017 beschäftigt sich das österreichische KI-Unternehmen mit der Frage, wie unternehmensinternes Wissen effizient und sicher im KI-Kontext nutzbar gemacht werden kann.

Die Lösung MyGPT ist maßgeschneidert und komplementiert die RAG-Technologie maßgeblich durch zwei Methoden. Zum einen decken generische Parser bereits eine Vielzahl von Datenstrukturen ab. Zudem werden die Prompts der Nutzer bereits vorverarbeitet, sodass vom System optimale Ergebnisse erreicht werden. In Graz ist man sich durch zahlreiche erfolgreiche Integrationen bei Kunden sicher: Die Systeme werden gerade durch RAG immer besser und liefern auch ohne teures Fine-Tuning bemerkenswerte Ergebnisse.

Übersicht Anbieter
Anbieter Beschreibung RAG-Lösung
Open AI OpenAI nutzt RAG und Vektor-Datenbanken, um effektiv Informationen aus Daten zu extrahieren. Dies verbessert die Anpassung von Modellen für Geschäftsprozesse. LLM
Cohere Cohere hat das Command-R Modell für RAG-Anwendungen eingeführt, das die Integration externer Datenquellen verbessert. LLM
Google AI Google hat erweiterte RAG-Funktionen für skalierbaren Informationsabruf in seine AI-Plattform integriert und fördert effiziente Workflows durch Cloud-Dienste. Customized Projects
Azure Machine Learning Microsoft bietet über Azure Machine Learning tief integrierte RAG-Funktionen an, die viele Anwendungen unterstützen und großen Wert auf Sicherheit und Datenschutz legen. Customized Projects
Langdock Langdock nutzt RAG-Technologie, um präzisere und personalisierte Antworten zu generieren, indem es intern gespeicherte Daten sicher und in Echtzeit verwendet. Productized Solutions
Leftshift One Leftshift One kombiniert semantische Suche mit RAG, um seit 2017 internes Wissen sicher in KI einzubinden. Ihre Lösung MyGPT liefert effektive Ergebnisse ohne kostspieliges Fine-Tuning. Productized Solutions

Wie sieht die Zukunft von RAG aus?

In der Zukunft wird der Fokus bei der Entwicklung von RAG-Technologien weiterhin auf Datenschutz, Zusammenarbeit und Zuverlässigkeit liegen. Datenschutzmaßnahmen sind entscheidend, um sensible Informationen zu schützen, die durch die Nutzung externer Datenquellen zugänglich werden. Zudem wird die interdisziplinäre Zusammenarbeit die Präzision und Anpassung der Technologie an spezifische Nutzerbedürfnisse sicherstellen. Zuletzt hängt die Zuverlässigkeit dieser Systeme wesentlich von der Qualität und Aktualität der Daten ab, da diese die Genauigkeit und das Nutzervertrauen direkt beeinflusst.

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