Retrieval Augmented Generation

Was ist Retrieval Augmented Generation?

• 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.

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.