Was bedeutet RAG?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation und beschreibt eine Technik, die die Stärken von großen Sprachmodellen (LLMs) mit der Fähigkeit zur Suche nach relevanten Informationen kombiniert.
Stell dir RAG als einen super schlauen Assistenten vor! Du stellst ihm eine Frage, und anstatt nur aus dem Gedächtnis zu antworten, sucht er schnell in einer riesigen Bibliothek nach der besten Antwort. Diese Bibliothek kann alles Mögliche enthalten: Bücher, Artikel, Webseiten und sogar deine eigenen Notizen.
Durch die Einbindung von spezifischen Informationen aus realen Datenquellen (z.B. Datenbanken oder Dateien) können RAG-Systeme präzisere und faktenbasierte Antworten liefern.
Ein Beispiel:
Du fragst: „Was ist die Hauptstadt von Frankreich?“
RAG würde:
- Suchen: In seiner Bibliothek nach Informationen über Frankreich suchen.
- Finden: Die Information, dass Paris die Hauptstadt von Frankreich ist.
- Antworten: Dir präzise mitteilen, dass Paris die Hauptstadt von Frankreich ist.
Warum ist das so hilfreich?
- Genauere Antworten: Durch die Einbindung von spezifischen Informationen aus realen Datenquellen können RAG-Systeme präzisere und faktenbasierte Antworten liefern.
- Weniger Halluzinationen: LLMs neigen manchmal dazu, Informationen zu erfinden, wenn sie auf eine Anfrage keine passende Antwort finden. RAG kann dieses Problem verringern, indem es sich auf konkrete Fakten stützt.
- Flexibilität: RAG-Systeme können an verschiedene Aufgaben und Datensätze angepasst werden, wodurch sie in vielen Bereichen eingesetzt werden können.
