Use Case
RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation)
Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) ist eine KI-Architektur, die Sprachmodelle (LLMs) mit externen Wissensquellen kombiniert, um präzisere, aktuellere und kontextbezogene Antworten zu generieren. Statt sich ausschließlich auf das interne Wissen des Modells zu verlassen, durchsucht RAG relevante Dokumente oder Datenbanken in Echtzeit und nutzt diese Informationen, um die Antwortqualität zu verbessern.
Der Prozess funktioniert in zwei Schritten: Zuerst identifiziert ein Retriever-Modul die passendsten Informationen aus einer Wissensbasis, die oft als Vektoren in Datenbanken wie Qdrant oder Weaviate gespeichert sind. Anschließend verknüpft ein Sprachmodell diese Daten mit seinem eigenen Wissen, um eine präzise Antwort zu erstellen.
RAG-Systeme sind besonders nützlich, wenn es auf Aktualität und Genauigkeit ankommt, etwa bei internen Wissensdatenbanken, Kundensupport-Chatbots oder der Analyse von Fachliteratur. Sie reduzieren das Risiko falscher Antworten, da sie auf verifizierten Quellen basieren, und ermöglichen es, domänenspezifisches Wissen einzubinden, ohne das Modell neu trainieren zu müssen.
Technisch lässt sich RAG mit Open-Source-Tools umsetzen, etwa mit Sprachmodellen wie Mistral oder Llama und Frameworks wie LangChain. Ein großer Vorteil ist die Transparenz: Da das System die Quellen angeben kann, sind die Antworten nachvollziehbar. Zudem kann die gesamte Infrastruktur lokal betrieben werden, was besonders für datensensible Anwendungen ideal ist.
RAG ist die perfekte Lösung für alle, die die Flexibilität großer Sprachmodelle mit der Kontrolle über eigene Daten kombinieren möchten.