Retrieval Augmented Generation
Was ist Retrieval Augmented Generation?
Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessert die Interpretation und Produktion natürlicher Sprache durch die Kombination von Retrieval-basierten und generativen Modellen.
- Was wird bei RAG verwendet?
- Wie funktioniert RAG?
- Warum ist Retrieval Augmented Generation wichtig?
- Integrieren Sie RAG in Ihre ML-Modelle mit HPE
Was wird bei RAG verwendet?
Retrieval Augmented Generation (RAG) verwendet einen vortrainierten Retriever, um wichtige Informationen aus großen Korpora oder Datenbanken zu extrahieren und die Erstellung von Sprachmodellen zu verbessern. Mit dieser Strategie kann das Modell auf mehr Wissen zugreifen als mit den Daten vor dem Training, was zu genaueren und informativeren Ergebnissen führt. RAG kombiniert dynamisch externe Wissensquellen und verbessert die Zusammenfassung von Fragen und Antworten sowie die Entwicklung von Inhalten. RAG könnte natürlichen Sprachverarbeitungssystemen dabei helfen, kontextuell reichhaltigere und genauere Ergebnisse zu liefern, indem Abfrage und Produktion nahtlos ineinander übergehen.
Wie funktioniert RAG?
- Datenintegration: Um eine vollständige Wissensbasis zu schaffen, kombiniert RAG strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen. Dies bedeutet, dass die Wissensbasis so ausgewählt wird, dass die Informationen zu einem bestimmten Thema abgedeckt, korrekt und relevant sind. Durch die Integration vieler Datenquellen garantiert RAG eine umfassende Wissensbasis, die für Retrieval- und Generierungsverfahren genutzt werden kann.
- Modelltraining: Um relevante Informationen als Antwort auf Anfragen effektiv abrufen zu können, trainiert RAG dann ein Retrieval-basiertes Modell auf der sorgfältig kuratierten Wissensbasis. Um Text zu generieren, der im Kontext einen Sinn ergibt, werden gleichzeitig ein Retrieval-Modell und ein generatives Sprachmodell trainiert. Mit diesem dualen Modellansatz kann RAG intelligente Antworten generieren, indem dynamisch gewonnene Informationen und Vorwissen effizient genutzt werden.
- Workflow-Integration: Nach dem Training wird das RAG-Modell in bestehende Anwendungen und Workflows integriert, um die Entscheidungsfindung und die Erstellung von Inhalten zu unterstützen. Diese Verbindung stellt sicher, dass Unternehmenssysteme und APIs nahtlos zusammenarbeiten, was die Bereitstellung und Skalierung über viele Anwendungsfälle und Domänen hinweg erleichtert.
- Kontinuierliche Verbesserung: RAG implementiert kontinuierliche Verfahren zur Modellbewertung und -verbesserung auf der Grundlage von Benutzereingaben und sich ändernden Datenquellen, um Spitzenleistung zu erhalten. Häufige Aktualisierungen der Wissensbasis und Umschulungen des RAG-Modells garantieren Flexibilität als Reaktion auf die sich entwickelnde Dynamik der Domäne und die geschäftlichen Anforderungen und ermöglichen eine langfristige Leistungsoptimierung und kontinuierliche Verbesserung.
Warum ist Retrieval Augmented Generation wichtig?
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist aus mehreren Gründen wichtig:
- Verbessertes kontextuelles Verständnis: RAG verwendet Retrieval-basierte Ansätze und generative Modelle, um bereits vorhandenes Wissen und dynamisch gewonnene Informationen zu nutzen. Ein besseres kontextuelles Verständnis von Anfragen und Aufforderungen führt zu genaueren und informativeren Antworten.
- Zugang zu externem Wissen: RAG erweitert das Modellwissen, indem externe Datenquellen in die Generierung einbezogen werden. So kann das System vollständigere und relevantere Antworten geben, insbesondere in Bereichen mit mehreren Quellen.
- Bessere Leistung: Die Echtzeit-Informationsabfrage von RAG verbessert das Natural Language Processing, einschließlich der Beantwortung von Fragen, Zusammenfassungen und der Entwicklung von Inhalten. Durch die Nutzung externer Wissensquellen kann RAG kontextbezogene, genaue und informative Antworten geben.
- Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Durch die Kuratierung von Wissensdatenbanken und Trainingsdaten lassen sich RAG-Modelle an spezifische Domänen und Anwendungsfälle anpassen. Aufgrund ihrer Vielseitigkeit können sie im Gesundheitswesen, im Bankwesen, im Kundenservice und bei der Informationsbeschaffung eingesetzt werden.
- Kontinuierliches Lernen und Verbessern: RAG unterstützt kontinuierliches Lernen und Verbesserung durch Modellevaluierung, -verfeinerung und -neutraining. Dadurch bleibt das Modell bei sich ändernden Datenquellen und Benutzerpräferenzen auf dem neuesten Stand und gewährleistet eine gute Leistung in dynamischen Kontexten.
Retrieval Augmented Generation ist ein großer Schritt vorwärts im Natural Language Processing, weil es Retrieval- und Generierungsmethoden so kombiniert, dass ihre Leistung gemeinsam verbessert wird. Das erleichtert das Verständnis und führt zu Antworten, die sich anhören, als kämen sie von einem Menschen.
Integrieren Sie RAG in Ihre ML-Modelle mit HPE
Mit dem leistungsstarken Machine Learning Development Environment (MLDE) von HPE und KI-Services wie Gen AI in der Computing-Infrastruktur von HPE für Generation AI können Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) in Modelle für maschinelles Lernen integrieren. Diese Integration kann folgendermaßen ablaufen:
- Verwendung von HPE MLDE: HPE MLDE integriert die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Die zahlreichen Werkzeuge und Pakete von MLDE ermöglichen die Erstellung von RAG-Modellen mit Retrieval-basierten und generativen Komponenten. Entwickler können mehrere Architekturen evaluieren und die Modellleistung mithilfe der zahlreichen MLDE-Frameworks für maschinelles Lernen und effizientes Ressourcenmanagement maximieren.
- Nutzung der HPE AI Services – Gen AI: Die Gen AI Services von HPE verbessern den Unternehmensbetrieb und die Entscheidungsfindung. Durch die Kombination von RAG-Modellen mit Gen AI-Services können Unternehmen kontextuelles Verständnis und dynamische Wissensabfragen nutzen. RAG-basierte Chatbots können die Anliegen der Verbraucher genauer und aufschlussreicher behandeln und so die Zufriedenheit der Nutzer erhöhen.
- Einsatz generativer KI auf der Computing-Infrastruktur für Unternehmen von HPE: Die Computing-Infrastruktur für Unternehmen von HPE ist für die Bereitstellung von KI-Anwendungen der Generation KI vorgesehen. Ihre Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit ermöglichen einen reibungslosen Betrieb in anspruchsvollen Umgebungen mit RAG-Modellen. Die Architektur von HPE unterstützt auch das Datamanagement und ermöglicht den schnellen Abruf umfangreicher Wissensdatenbanken.
MLDE, Gen AI und die Computing-Infrastruktur für Unternehmen von HPE für Generation AI werden benötigt, um RAG in ML-Modelle zu integrieren. Mit dieser Verbindung können Unternehmen fortschrittliche KI-Anwendungen entwickeln und einsetzen, die mithilfe von kontextbezogenem Verständnis und dynamischem Wissensabruf geschäftlichen Mehrwert und Innovation bieten.
