In der Welt der KI-gestützten Informationsverarbeitung spielt die präzise Beantwortung von Fragen eine zentrale Rolle – besonders bei Retrieval-Augmented Generation (RAG). Eine Schlüsselkomponente solcher Systeme sind Transformer-Modelle, die nach dem Abrufen relevanter Textstellen aus einer Vektordatenbank zum Einsatz kommen.
Die Rolle von Transformer-Modellen in RAG
In einer RAG-Pipeline besteht der erste Schritt darin, passende Dokumentenabschnitte aus einer Vektordatenbank abzurufen – also jenen Kontext, der mit der Benutzerfrage am besten übereinstimmt. Anschließend übernimmt ein Transformer-Modell die Aufgabe, basierend auf diesem Kontext eine Antwort zu generieren.
Diese Modelle sind besonders leistungsfähig, wenn es darum geht, die Feinheiten der menschlichen Sprache zu erfassen und Informationen aus mehreren Textquellen zusammenzuführen. So entstehen fundierte und verständliche Antworten – auch auf komplexe Fragen.
BERT und Co.: Open-Source-Modelle im Überblick
BERT und seine Varianten
Modelle wie bert-base-uncased oder bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad sind Klassiker in der Fragebeantwortung. Sie wurden auf großen Textkorpora vortrainiert und anschließend gezielt auf Datensätzen wie dem SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) feinjustiert. Der Fokus liegt hier auf extraktiver Beantwortung, bei der die Antwort direkt aus dem Text herausgelesen wird.
Für Anwendungen mit begrenzten Rechenressourcen bietet sich DistilBERT an – eine leichtere, schnellere Variante von BERT, die dennoch eine beachtliche Genauigkeit liefert.
RoBERTa
Ein weiteres starkes Modell ist RoBERTa, das auf den Prinzipien von BERT aufbaut, jedoch mit einer anderen Vortrainingsstrategie und auf umfangreicheren Datensätzen trainiert wurde. RoBERTa erzielt regelmäßig Spitzenergebnisse bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung – darunter auch die Fragebeantwortung.
Spezialisierte QA-Modelle
Die Hugging Face Transformers-Bibliothek bietet eine große Auswahl an Modellen, die speziell für die Beantwortung von Fragen optimiert wurden. Dazu gehören unter anderem roberta-base-squad2 und viele weitere, die auf unterschiedlichen QA-Datensätzen trainiert wurden.
Große Sprachmodelle (LLMs)
Auch größere Open-Source-Sprachmodelle wie Mistral 7B kommen in RAG-Systemen zum Einsatz – vor allem dann, wenn es um generative Antworten geht. Diese Modelle erstellen nicht nur Auszüge aus dem Kontext, sondern formulieren eigenständige, neue Antworten. Der Rechenaufwand ist höher, doch der Flexibilität sind kaum Grenzen gesetzt.
Fazit: Open-Source-Transformer-Modelle bieten eine starke Grundlage für präzise, kontextbasierte Antworten in RAG-Systemen. Ob extraktiv mit BERT oder generativ mit Mistral – je nach Anwendungsfall und Ressourcen lassen sich leistungsfähige und effiziente QA-Lösungen aufbauen.
