RAG Explained

Summary

Das Video erklärt das Konzept der Retrieval Augmented Generation (RAG) und dessen Anwendung in der Geschäftswelt. Anhand einer Analogie zwischen einem Journalisten und einem Bibliothekar wird das Zusammenspiel von großen Sprachmodellen (LLMs) und Vektordatenbanken verdeutlicht. Während LLMs allgemein verständliche Fragen beantworten, liefert die Vektordatenbank spezifische, aktuelle Informationen. Besondere Betonung liegt auf der Bedeutung von Datenqualität, Governance und Transparenz, um die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der AI-gestützten Ergebnisse zu gewährleisten. Das Zusammenspiel dieser Technologien eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Prozesse mit präzisen, datengestützten Antworten zu optimieren.

Takeaways

• 😀 RAG (Retrieval Augmented Generation) kombiniert die Leistungsfähigkeit von großen Sprachmodellen (LLMs) mit Vektordatenbanken, um präzise und aktuelle Antworten zu liefern.
• 😀 Ein Journalist nutzt einen Bibliothekar als Experten, um die richtigen Quellen für seine Recherche zu finden – ähnlich wie LLMs eine Datenbank abfragen, um relevante Informationen zu erhalten.
• 😀 Vektordatenbanken speichern mathematische Darstellungen von Daten (Embeddings), die es maschinellen Lernmodellen erleichtern, diese zu verstehen und zu verarbeiten.
• 😀 Die Abfrage einer Vektordatenbank liefert relevante Daten, die in die ursprüngliche Anfrage eingebaut werden, um genauere Antworten von LLMs zu ermöglichen.
• 😀 Daten, die in Vektordatenbanken und LLMs eingegeben werden, müssen sauber, gut verwaltet und gut geregelt sein, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
• 😀 Transparenz in der Trainingsweise von LLMs ist entscheidend, um Vertrauen in die Qualität und Genauigkeit der erzeugten Ergebnisse zu schaffen.
• 😀 Der Umgang mit „Halluzinationen“ (falschen oder verzerrten Antworten) ist ein großes Problem in der KI, das durch gutes Datenmanagement und Governance minimiert werden kann.
• 😀 In unternehmenskritischen Anwendungen muss sichergestellt werden, dass LLMs nur auf verlässliche und geprüfte Daten zugreifen, um falsche Informationen und Bias zu vermeiden.
• 😀 Die kontinuierliche Aktualisierung der Vektordatenbank stellt sicher, dass neue, relevante Daten in die Antwort einfließen und die Leistung des LLM verbessert wird.
• 😀 Für Unternehmen ist es unerlässlich, sicherzustellen, dass sie vollständige Kontrolle über die Daten in ihren LLMs haben, um potenziellen Reputationsschäden vorzubeugen.
• 😀 Die Kombination aus Governance, sauberem Datenmanagement und transparentem Umgang mit KI-Trainingsprozessen führt zu optimalen Ergebnissen bei der Nutzung von generativer KI in Unternehmen.

Q & A

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

RAG ist ein Prozess, bei dem ein großes Sprachmodell (LLM) auf einen Vektordatenbank zugreift, um relevante und aktuelle Informationen zu extrahieren und diese in die Antwort auf eine gestellte Frage zu integrieren. Dieser Prozess kombiniert die Stärken von LLMs und der Informationsbeschaffung aus externen Datenquellen.

Wie funktioniert der Zugriff auf die richtigen Informationen bei der Nutzung einer Vektordatenbank?

Ein Nutzer stellt eine Frage, die spezifische, oft dynamische Daten erfordert, wie zum Beispiel Umsatzdaten für ein bestimmtes Quartal. Das System durchsucht dann die Vektordatenbank nach relevanten Informationen und liefert diese als 'Embedding' zurück, das in den ursprünglichen Prompt eingefügt wird. Das LLM verarbeitet diese Daten und generiert die endgültige Antwort.

Was sind Vektordatenbanken und wie unterscheiden sie sich von traditionellen Datenbanken?

Vektordatenbanken speichern Daten als mathematische Repräsentationen (Embeddings), die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten abbilden. Diese Repräsentationen sind besser für maschinelles Lernen und generative KI-Modelle geeignet, da sie semantische Beziehungen zwischen Datenpunkten erfassen, die traditionelle relationale Datenbanken nicht bieten können.

Wie wird sichergestellt, dass die Antwort eines LLMs mit aktuellen und relevanten Daten versorgt wird?

Die relevanten Daten werden regelmäßig in die Vektordatenbank aufgenommen und aktualisiert. Wenn eine Frage erneut gestellt wird, werden die Embeddings mit den neuesten Daten gefüllt, sodass das LLM auf aktuelle und präzise Informationen zugreifen kann, um die Antwort zu generieren.

Welche Herausforderung besteht bei der Nutzung von RAG-Technologie in geschäftskritischen Anwendungen?

Ein Hauptanliegen ist, dass LLMs fehlerhafte oder ungenaue Antworten (Halluzinationen) liefern können, was in Bereichen wie der Kundenbetreuung oder der Verarbeitung von Bestellungen problematisch sein kann. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sowohl die Daten in den Vektordatenbanken als auch die Trainingsdaten des LLMs korrekt, sauber und gut verwaltet sind.

Was ist der Zusammenhang zwischen einem Journalisten und einem LLM in der Analogie zum RAG-Prozess?

In der Analogie fungiert der Journalist als Nutzer, der eine präzise Antwort auf eine komplexe Frage benötigt. Der Bibliothekar ist das LLM, das in diesem Fall auf eine Datenbank zugreift, um die benötigten Informationen zu finden. Der Journalist hat nicht die Zeit oder Ressourcen, um alle relevanten Quellen zu durchsuchen, genau wie ein LLM nicht alle Daten in seiner Trainingsbasis direkt verwendet.

Warum sind Governance und Datenmanagement so wichtig in einem RAG-System?

Governance und Datenmanagement sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten, die in die Vektordatenbank und das LLM eingehen, korrekt, sauber und frei von Verzerrungen oder falschen Informationen sind. Nur mit gut verwalteten und geprüften Daten kann ein Unternehmen darauf vertrauen, dass das System genaue und zuverlässige Antworten liefert.

Was bedeutet 'Garbage in, Garbage out' im Kontext von RAG und LLMs?

'Garbage in, Garbage out' bedeutet, dass die Qualität der Eingabedaten direkt die Qualität der Ergebnisse beeinflusst. Wenn fehlerhafte oder ungenaue Daten in die Vektordatenbank eingespeist werden, wird auch die Antwort des LLMs ungenau oder unzuverlässig sein.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass die von einem LLM verwendeten Daten keine Verzerrungen oder ungenauen Informationen enthalten?

Unternehmen sollten LLMs einsetzen, die transparent in Bezug auf ihre Trainingsdaten sind, sodass sie nachvollziehen können, welche Daten in das Modell eingeflossen sind. Darüber hinaus sollte der Datenbestand regelmäßig überprüft werden, um sicherzustellen, dass keine verzerrten oder nicht autorisierten Informationen das System beeinflussen.

Welche Rolle spielt der 'Librarian' in der Analogie und wie wird dieser im Kontext von RAG umgesetzt?

In der Analogie ist der 'Librarian' derjenige, der dem Journalisten hilft, die richtigen Bücher (oder in diesem Fall Daten) zu finden. Im Kontext von RAG ist der 'Librarian' die Vektordatenbank, die die relevanten Daten für die gestellte Frage liefert, die dann vom LLM verarbeitet werden.