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concept#Künstliche Intelligenz#Daten#Architektur#Softwareentwicklung

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Konzept zur Kombination von Informationsabruf und generativen Sprachmodellen, um faktentreue und aktuelle Antworten zu liefern.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert externe Informationsabrufe mit großen Sprachmodellen, um faktischere und kontextuell aktuelle Antworten zu erzeugen.
Aufstrebend
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Vektor-Datenbanken (z. B. FAISS, Milvus, Pinecone)Such- und IndexierungspipelinesLLM-Services oder on-premise Modelle

Prinzipien & Ziele

Trennung von Retrieval und GenerationQuellenangabe und NachvollziehbarkeitIterative Evaluation und Monitoring
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Halluzinationen bleiben möglich bei schlechtem Retrieval
  • Vertraulichkeitsprobleme bei sensiblen Quellen
  • Komplexität bei Berechtigungs- und Governance-Modellen
  • Quellenverweise immer anhängen und verifizierbare Zitate verwenden.
  • Retrieval-Modelle regelmäßig mit aktuellen Daten nachtrainieren oder reindexieren.
  • Feinabstimmung von Prompt-Templates und Ranker-Metriken iterativ verbessern.

I/O & Ressourcen

  • Dokumentkorpus oder Datenquellen (indexierbar)
  • Embedding-Modelle oder Feature-Extraktoren
  • Großes Sprachmodell / Generatives Modell
  • Generierte Antworten mit Quellenverweisen
  • Bewertete Retrievalsätze und Rankings
  • Logging und Evaluationsmetriken für Monitoring

Beschreibung

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert externe Informationsabrufe mit großen Sprachmodellen, um faktischere und kontextuell aktuelle Antworten zu erzeugen. Das Konzept verbindet Such-, Index- und Ranking-Komponenten mit generativen Modulen und definiert Schnittstellen, Evaluationskriterien und Governance für wissensintensive Anwendungen. RAG adressiert Genauigkeit und Aktualität von Modellantworten.

✔

  • Verbesserte Faktenbasis durch externe Quellen
  • Aktualität ohne komplettes Re-Training
  • Bessere Kontrolle über Antwortquellen

✖

  • Abhängigkeit von Indexqualität und Coverage
  • Risiko inkonsistenter Quellenintegration
  • Latenz durch Retrieval-Schritte

  • Antwortgenauigkeit (Factuality)

    Anteil der Antworten, die durch verifizierbare Quellen gestützt werden.

  • Retrieval-Relevanz (Recall@K)

    Prozentsatz relevanter Dokumente innerhalb der Top-K-Antworten.

  • End-to-End-Latenz

    Zeit von Anfrage bis endgültiger Antwort inklusive Retrieval und Generierung.

Wissensbasierte Chatbots

Chatbot nutzt internen Dokumentindex und RAG zur präzisen Antwortgenerierung.

Fachliche Rechercheunterstützung

RAG unterstützt Analysten durch aggregierte, quellenbasierte Antworten aus mehreren Repositories.

Kombination mit Retrieval-as-a-Service

Integration externer Vektor-Datenbanken zur Verbesserung der Retrieval-Qualität.

1

Datenkorpus analysieren und relevante Quellen identifizieren.

2

Indexierungs- und Embedding-Pipeline einrichten.

3

Retrieval-Komponente integrieren und Ranker trainieren/konfigurieren.

4

LLM-Anbindung implementieren, Tests durchführen und Monitoring einrichten.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Monolithische Indizes ohne Partitionierung führen zu Skalierungsproblemen
  • Hardcodierte Prompts und fehlende Test-Suites für Antworten
  • Unzureichende Datenversionierung in Wissensquellen
Vektor-IndexierungNetzwerk- und LatenzpfadeQualität der Metadaten
  • Freigabe sensibler interner Inhalte über generierte Antworten
  • Verwendung veralteter Indizes ohne Reindexing
  • Ersetzung menschlicher Prüfung in sicherheitskritischen Antworten
  • Unterschätzung der Kosten für Embedding-Generierung und Storage
  • Schwierigkeiten beim Source-Attribution-Management
  • Fehlendes Monitoring für Drift in Retrieval-Performance
Information Retrieval und IndexierungswissenPrompt-Engineering und LLM-VerständnisDevOps für Skalierung und Monitoring
Indexierungsqualität und Retrieval-GenauigkeitModellkapazität und Prompt-DesignSicherheit, Zugriffskontrolle und Datenschutz
  • • Beschränkte Indexgröße oder Kostenlimits
  • • Compliance-Anforderungen für Quellendaten
  • • Rechen- und Speicherbedarf für Embedding-Generierung