was ist Retrieval Augmented Generation > [!ai]+ AI > > **Retrieval Augmented Generation (RAG)** ist ein fortschrittlicher Ansatz in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der generative Modelle mit Informationsabrufsystemen kombiniert. Dieses Verfahren zielt darauf ab, die Stärke von großen Sprachmodellen durch den Zugang zu externen Wissensquellen zu erhöhen, um präzisere und kontextuell relevantere Antworten zu generieren. > ### Hauptkomponenten von RAG: > 1. **Retriever**: Ein Modell oder Algorithmus, das relevante Dokumente oder Informationen aus einer großen Datenbank basierend auf einer Eingabeanfrage abrufen kann. > 2. **Generator**: Ein generatives Sprachmodell (wie GPT-3), das diese abgerufenen Informationen nutzt, um eine kohärente und informative Antwort zu erstellen. > ### Arbeitsweise: > 1. **Eingabeanfrage**: Der Benutzer stellt eine Frage oder gibt eine Eingabe in das System ein. > 2. **Abrufphase**: Das Retriever-Modul durchsucht eine große Datenbank nach relevanten Dokumenten oder Textausschnitten, die zur Beantwortung der Frage hilfreich sein könnten. > 3. **Generationsphase**: Der Generator verwendet sowohl die ursprüngliche Eingabe als auch die abgerufenen Informationen, um eine detaillierte und genaue Antwort zu formulieren. > ### Vorteile von RAG: > - **Verbesserte Genauigkeit**: Durch den Zugriff auf aktuelle und spezifische Informationen kann das System präzisere Antworten liefern. > - **Skalierbarkeit des Wissens**: Es ist nicht notwendig, dass das generative Modell alle Informationen im Voraus kennt; es kann auf externe Quellen zugreifen. > - **Flexibilität**: Kann für verschiedene Anwendungsfälle angepasst werden, wie z.B. Kundenservice, technische Unterstützung oder Recherchearbeiten. > Insgesamt bietet Retrieval Augmented Generation eine vielversprechende Methode zur Verbesserung der Leistung von KI-basierten Textgenerierungssystemen durch die Integration von Informationsabruftechniken.