Make Your AI Agents 10x Smarter with Hybrid Retrieval (n8n)

Summary

Das Video erklärt die Grenzen der Vektor-Suche bei der Erstellung von KI-Agenten, die auf private Unternehmensdaten zugreifen. Während Vektor-Suche hervorragend für semantische Anfragen geeignet ist, erfordert die Beantwortung vieler komplexer Fragen andere Retrieval-Methoden wie SQL-Abfragen, Pattern Matching und API-Aufrufe. Der Sprecher erläutert neun gängige Fragetypen, bei denen Vektor-Suche versagt und demonstriert, wie alternative Retrieval-Strategien (wie Graph-basierte Systeme oder mehrstufige Abrufverfahren) effektiver sind, um genaue und zuverlässige Antworten zu liefern. Er betont die Bedeutung einer hybriden Retrieval-Architektur für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Agenten.

Takeaways

• 😀 Vektorsuche ist ein mächtiges Werkzeug, aber nicht die einzige Lösung für alle Abfragen. Sie kann zu ungenauen oder unvollständigen Antworten führen, wenn die Abfragen nicht gut auf die Suchstrategie abgestimmt sind.
• 😀 Für präzise und relevante Ergebnisse erfordert die Erstellung von AI-Agenten oft zusätzliche Strategien neben der Vektorsuche, wie z.B. Schlüsselwortsuche, Musterabgleich oder SQL-Abfragen.
• 😀 Ein zentraler Begriff in der Entwicklung von AI-Agenten ist das Retrieval Engineering, das darauf abzielt, die richtigen Abrufstrategien basierend auf dem Anwendungsfall zu entwerfen.
• 😀 Vektorsuche eignet sich hervorragend für semantische Abfragen, aber bei Fragen, die genaue Daten oder spezifische Informationen erfordern, sind genauere Methoden wie lexikalische Suche oder Datenbankabfragen besser geeignet.
• 😀 Eine häufige Herausforderung bei der Nutzung von Vektorsuche sind sogenannte 'Summary Questions', bei denen die gesamte Information über mehrere Dokumente hinweg extrahiert werden muss, um eine vollständige Antwort zu liefern.
• 😀 Für globale Fragen, die Konzepte über eine Vielzahl von Dokumenten hinweg erfordern, sind Graphen-basierte Ansätze wie Graph RAG sinnvoller als Vektorsuche, da sie Beziehungen und Entitäten besser handhaben können.
• 😀 Die Vektorsuche hat ihre Schwächen bei der Verarbeitung von strukturierten Daten oder Tabellen, wie z.B. Finanzberichten oder Geschäftszahlen, wo SQL-Abfragen oder API-Aufrufe zuverlässiger sind.
• 😀 Ein weiteres Beispiel für die Schwächen der Vektorsuche sind Aggregationsfragen, bei denen quantitative Auswertungen über viele Dokumente hinweg erforderlich sind. Hier bieten strukturierte Daten und SQL-Abfragen eine bessere Lösung.
• 😀 Wenn Fragen falsche Annahmen enthalten (z.B. 'Welcher VP führte das Berliner Büro bevor es geschlossen wurde?'), muss der AI-Agent in der Lage sein, diese falschen Annahmen zu erkennen und eine korrigierte Antwort zu liefern.
• 😀 In Fällen, in denen visuelle Informationen benötigt werden (z.B. Diagramme oder Bilder), kann multimodale RAG-Technologie hilfreich sein, indem sie Bilder in den Antwortprozess integriert, um die Benutzeranfrage zu erfüllen.

Q & A

Warum ist Vektorsuche kein zuverlässiges Allheilmittel für RAG-Systeme?

Vektorsuche liefert die semantisch ähnlichsten Ergebnisse, jedoch nicht zwingend die relevantesten. Besonders bei Fragen, die Exaktheit oder vollständige Dokumentanalyse erfordern, entstehen Lücken, die zu Halluzinationen oder unvollständigen Antworten führen können.

Was versteht man unter Retrieval Engineering?

Retrieval Engineering bezeichnet die gezielte Auswahl und Kombination unterschiedlicher Abrufstrategien basierend auf der Art der Frage, den Datenquellen und den Fähigkeiten des Systems. Es entwickelt sich zunehmend zu einer eigenen Disziplin, ähnlich wie MLOps.

Warum scheitert Vektorsuche häufig bei Zusammenfassungsfragen?

Zusammenfassungsfragen erfordern die Analyse eines gesamten Dokuments oder Gesprächsverlaufs. Vektorsuche liefert nur einzelne relevante Textsegmente, wodurch wichtige Teile fehlen und die Zusammenfassung unvollständig wird.

Wie können seltene oder domänenspezifische Begriffe zuverlässig gefunden werden?

Hier eignen sich Keyword- oder Pattern-Matching-Verfahren sowie hybride Suche deutlich besser, da sie exakte Treffer liefern. Vektormodelle kennen solche Begriffe oft nicht aus dem Training.

Warum ist Vektorsuche bei tabellarischen oder numerischen Daten problematisch?

Tabellarische Daten besitzen wenig semantische Struktur, die Embeddings verstehen. Daher werden Zahlenwerte oder Tabelleninhalte schlecht gefunden. SQL-Abfragen oder strukturierte Datenabfragen sind hier wesentlich zuverlässiger.

Welche Rolle spielt Metadatenfilterung in RAG-Systemen?

Metadaten wie Datum, Dokumenttyp oder Version ermöglichen das gezielte Eingrenzen der Suchergebnisse. Das ist besonders wichtig bei Fragen, die aktuelle Informationen verlangen oder nur in spezifischen Dokumenten beantwortbar sind.

Wann ist ein Knowledge Graph sinnvoller als reine Vektorsuche?

Bei globalen oder multihop-Fragen, die Beziehungen zwischen Entitäten oder übergreifende Muster erfordern, ist ein Knowledge Graph deutlich verlässlicher, da er explizite Verbindungen abbildet.

Wie kann ein Agent visuelle Informationen wie Diagramme oder Bilder korrekt finden?

Durch multimodales RAG, bei dem Bilder aus Dokumenten extrahiert, eingebettet und über Metadaten auffindbar gemacht werden. Zusätzlich hilft agentische Retrieval-Logik, die passenden Medien gezielt zu laden.

Warum sind manche Fragen nur über vordefinierte oder vorkalkulierte Daten zuverlässig beantwortbar?

Wenn eine Frage umfangreiche Berechnungen oder Trendanalysen erfordert, besteht bei On-the-fly-Berechnung ein hohes Fehler- oder Halluzinationsrisiko. Vorgefertigte Werte oder API-Abfragen aus zuverlässigen Systemen gewährleisten korrekte Antworten.

Wie sollte ein Agent auf Fragen mit falschen Prämissen reagieren?

Der Agent muss die fehlerhafte Annahme erkennen, mit den vorhandenen Daten abgleichen und den Irrtum klarstellen, statt eine Halluzination zu erzeugen. Verifikationsschritte und vollständige Kontextanalyse sind dafür entscheidend.