RAG verstehen: So integrieren Sie generative KI-LLMs in Ihr Geschäftswissen

Verbessern Sie den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen, indem Sie LLMs mit spezifischen Geschäftsdaten integrieren, um mithilfe von Vektordatenbanken und Open-Source-Tools genauere Antworten zu erhalten.

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der generativen künstlichen Intelligenz (Gen AI) werden große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 von OpenAI, Gemma von Google, LLaMA 3.1 von Meta, Mistral.AI, Falcon und andere KI-Tools zu unverzichtbaren Geschäftsressourcen. 

Einer der vielversprechendsten Fortschritte in diesem Bereich ist Retrieval Augmented Generation (RAG). Aber was genau ist RAG und wie kann es in Ihre Geschäftsdokumente und Ihr Wissen integriert werden?

RAG verstehen

RAG ist ein Ansatz, der Gen AI LLMs mit Informationsabruftechniken kombiniert. Im Wesentlichen ermöglicht RAG LLMs den Zugriff auf externes Wissen, das in Datenbanken, Dokumenten und anderen Informationsspeichern gespeichert ist, und verbessert so ihre Fähigkeit, genaue und kontextrelevante Antworten zu generieren.

Maxime Vermeir, Senior Director of AI Strategy bei ABBYY, einem führenden Unternehmen für Dokumentenverarbeitung und KI-Lösungen, erklärte: „RAG ermöglicht es Ihnen, Ihren Vektorspeicher mit dem LLM selbst zu kombinieren. Diese Kombination ermöglicht es dem LLM, nicht nur allein zu argumentieren.“ nicht nur auf dem bereits vorhandenen Wissen, sondern auch auf dem tatsächlichen Wissen, das Sie durch spezifische Eingabeaufforderungen bereitstellen. Dieser Prozess führt zu genaueren und kontextbezogenen Antworten.

Diese Funktion ist besonders wichtig für Unternehmen, die spezifisches Wissen aus riesigen, unstrukturierten Datenquellen wie PDFs, Word-Dokumenten und anderen Dateiformaten extrahieren und nutzen müssen. Wie Vermeir in seinem Blog ausführt, ermöglicht RAG Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und bietet eine effizientere und genauere Möglichkeit zur Interaktion mit KI-gesteuerten Lösungen.

Warum RAG für Ihr Unternehmen wichtig ist

Herkömmliche LLMs werden auf der Grundlage umfangreicher Datensätze trainiert, die oft als „Weltwissen“ bezeichnet werden. Allerdings sind diese generischen Trainingsdaten nicht immer auf bestimmte Geschäftskontexte anwendbar. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise in einer Nischenbranche tätig ist, sind Ihre internen Dokumente und Ihr firmeneigenes Wissen weitaus wertvoller als allgemeine Informationen.

Maxime bemerkte: „Wenn Sie ein LLM für Ihr Unternehmen erstellen, insbesondere eines, das die Kundenerfahrungen verbessern soll, ist es entscheidend, dass das Modell über umfassende Kenntnisse Ihrer spezifischen Geschäftsumgebung verfügt. Hier kommt RAG ins Spiel, da es dem LLM den Zugriff auf und ermöglicht.“ Argumentieren Sie mit dem Wissen, das für Ihr Unternehmen wirklich wichtig ist, und führen Sie zu präzisen und äußerst relevanten Antworten auf Ihre Geschäftsanforderungen.“

Durch die Integration von RAG in Ihre KI-Strategie stellen Sie sicher, dass Ihr LLM nicht nur ein generisches Tool, sondern ein spezialisierter Assistent ist, der die Nuancen Ihrer Geschäftsabläufe, Produkte und Dienstleistungen versteht.

So funktioniert RAG mit Vektordatenbanken

Darstellung der Funktionsweise einer typischen RAG-Datenpipeline.

Das Herzstück von RAG ist das Konzept der Vektordatenbanken. Eine Vektordatenbank speichert Daten in Vektoren, bei denen es sich um numerische Datendarstellungen handelt. Diese Vektoren werden durch einen als Einbettung bekannten Prozess erstellt, bei dem Datenblöcke (z. B. Text aus Dokumenten) in mathematische Darstellungen umgewandelt werden, die der LLM verstehen und bei Bedarf abrufen kann.

Maxime führte aus: „Die Verwendung einer Vektordatenbank beginnt mit der Aufnahme und Strukturierung Ihrer Daten. Dazu gehört, dass Sie Ihre strukturierten Daten, Dokumente und anderen Informationen in numerische Einbettungen umwandeln. Diese Einbettungen stellen die Daten dar und ermöglichen es dem LLM, bei der Verarbeitung relevante Informationen abzurufen.“ eine Abfrage genau.

Dieser Prozess ermöglicht es dem LLM, auf spezifische, für eine Abfrage relevante Daten zuzugreifen, anstatt sich ausschließlich auf seine allgemeinen Trainingsdaten zu verlassen. Dadurch sind die vom LLM generierten Antworten genauer und kontextbezogener, was die Wahrscheinlichkeit von „Halluzinationen“ verringert – ein Begriff, der zur Beschreibung von KI-generierten Inhalten verwendet wird, die sachlich falsch oder irreführend sind.

Praktische Schritte zur Integration von RAG in Ihre Organisation

  • Bewerten Sie Ihre Datenlandschaft: Bewerten Sie die Dokumente und Daten, die Ihr Unternehmen generiert und speichert. Identifizieren Sie die wichtigsten Wissensquellen, die für Ihren Geschäftsbetrieb am wichtigsten sind.

  • Wählen Sie die richtigen Tools: Abhängig von Ihrer vorhandenen Infrastruktur können Sie sich für cloudbasierte RAG-Lösungen entscheiden, die von Anbietern wie AWS, Google, Azure oder Oracle angeboten werden. Alternativ können Sie Open-Source-Tools und Frameworks erkunden, die individuellere Implementierungen ermöglichen.

  • Datenvorbereitung und -strukturierung: Bevor Sie Ihre Daten in eine Vektordatenbank eingeben, stellen Sie sicher, dass sie richtig formatiert und strukturiert sind. Dies kann die Konvertierung von PDFs, Bildern und anderen unstrukturierten Daten in ein leicht einzubettendes Format umfassen.

  • Vektordatenbanken implementieren: Richten Sie eine Vektordatenbank ein, um die eingebetteten Darstellungen Ihrer Daten zu speichern. Diese Datenbank dient als Rückgrat Ihres RAG-Systems und ermöglicht eine effiziente und genaue Informationsbeschaffung.

  • Integration mit LLMs: Verbinden Sie Ihre Vektordatenbank mit einem LLM, das RAG unterstützt. Abhängig von Ihren Sicherheits- und Leistungsanforderungen kann es sich dabei um einen cloudbasierten LLM-Dienst oder eine On-Premises-Lösung handeln.

  • Testen und optimieren: Sobald Ihr RAG-System eingerichtet ist, führen Sie gründliche Tests durch, um sicherzustellen, dass es Ihren Geschäftsanforderungen entspricht. Überwachen Sie Leistung, Genauigkeit und das Auftreten von Halluzinationen und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.

  • Kontinuierliches Lernen und Verbessern: RAG-Systeme sind dynamisch und sollten kontinuierlich aktualisiert werden, wenn sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt. Aktualisieren Sie Ihre Vektordatenbank regelmäßig mit neuen Daten und trainieren Sie Ihr LLM neu, um sicherzustellen, dass es relevant und effektiv bleibt.

Implementierung von RAG mit Open-Source-Tools

Mehrere Open-Source-Tools können Ihnen bei der effektiven Implementierung von RAG in Ihrem Unternehmen helfen:

  • LangChain ist ein vielseitiges Tool, das LLMs durch die Integration von Abrufschritten in Konversationsmodelle verbessert. LangChain unterstützt den dynamischen Informationsabruf aus Datenbanken und Dokumentensammlungen und macht LLM-Antworten präziser und kontextbezogener.

  • LlamaIndex ist ein fortschrittliches Toolkit, mit dem Entwickler Informationen aus verschiedenen Datenquellen abfragen und abrufen können, sodass LLMs effektiv auf Informationen zugreifen, diese verstehen und synthetisieren können. LlamaIndex unterstützt komplexe Abfragen und lässt sich nahtlos in andere KI-Komponenten integrieren.

  • Haystack ist ein umfassendes Framework zum Erstellen anpassbarer, produktionsbereiter RAG-Anwendungen. Haystack verbindet Modelle, Vektordatenbanken und Dateikonverter zu Pipelines, die mit Ihren Daten interagieren können, und unterstützt Anwendungsfälle wie Fragebeantwortung, semantische Suche und Konversationsagenten.

  • Verba ist ein Open-Source-RAG-Chatbot, der das Durchsuchen von Datensätzen und das Extrahieren von Erkenntnissen vereinfacht. Es unterstützt lokale Bereitstellungen und die Integration mit LLM-Anbietern wie OpenAI, Cohere und HuggingFace. Zu den Kernfunktionen von Verba gehören nahtloser Datenimport, erweiterte Abfrageauflösung und beschleunigte Abfragen durch semantisches Caching, was es ideal für die Erstellung anspruchsvoller RAG-Anwendungen macht.

  • Phoenix konzentriert sich auf die Beobachtbarkeit und Bewertung von KI. Es bietet Tools wie LLM Traces zum Verständnis und zur Fehlerbehebung von LLM-Anwendungen und LLM Evals zur Bewertung der Relevanz und Toxizität von Anwendungen. Phoenix unterstützt Einbettung, RAG und strukturierte Datenanalyse für A/B-Tests und Driftanalysen und ist damit ein robustes Tool zur Verbesserung von RAG-Pipelines.

  • MongoDB ist eine leistungsstarke NoSQL-Datenbank, die auf Skalierbarkeit und Leistung ausgelegt ist. Sein dokumentorientierter Ansatz unterstützt Datenstrukturen ähnlich wie JSON und ist daher eine beliebte Wahl für die Verwaltung großer Mengen dynamischer Daten. MongoDB eignet sich gut für Webanwendungen und Echtzeitanalysen und lässt sich in RAG-Modelle integrieren, um robuste, skalierbare Lösungen bereitzustellen.

  • NVIDIA bietet eine Reihe von Tools, die RAG-Implementierungen unterstützen, darunter das NeMo-Framework zum Erstellen und Feinabstimmen von KI-Modellen und NeMo Guardrails zum Hinzufügen programmierbarer Steuerungen zu Konversations-KI-Systemen. NVIDIA Merlin verbessert Datenverarbeitungs- und Empfehlungssysteme, die für RAG angepasst werden können, während Triton Inference Server skalierbare Modellbereitstellungsfunktionen bietet. Die DGX-Plattform und die Rapids-Softwarebibliotheken von NVIDIA bieten außerdem die nötige Rechenleistung und Beschleunigung für die Verarbeitung großer Datensätze und Einbettungsvorgänge, was sie zu wertvollen Komponenten in einem robusten RAG-Setup macht.

  • Open Platform for Enterprise AI (OPEA): Die neue Initiative der LF AI & Data Foundation wird als Sandbox-Projekt von Intel bereitgestellt und zielt darauf ab, Open-Source-RAG-Pipelines für Unternehmen zu standardisieren und zu entwickeln. Die OPEA-Plattform umfasst austauschbare Bausteine für generative KI-Systeme, Architekturpläne und eine vierstufige Bewertung zur Bewertung der Leistung und Bereitschaft, die KI-Integration zu beschleunigen und kritische Schwachstellen bei der RAG-Einführung anzugehen.

Implementierung von RAG bei großen Cloud-Anbietern

Die Hyperscale-Cloud-Anbieter bieten zahlreiche Tools und Dienste an, mit denen Unternehmen RAG-Systeme effizient entwickeln, bereitstellen und skalieren können.

Amazon Web Services (AWS)

    • Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Dienst, der leistungsstarke Foundation Models (FMs) mit Funktionen zum Erstellen generativer KI-Anwendungen ausstattet. Bedrock automatisiert Vektorkonvertierungen, Dokumentabrufe und Ausgabegenerierung.

    • Amazon Kendra ist ein Unternehmenssuchdienst, der eine optimierte Retrieve-API bietet, die RAG-Workflows mit hochpräzisen Suchergebnissen verbessert.

    • Amazon SageMaker JumpStart bietet einen Hub für maschinelles Lernen (ML), der vorgefertigte ML-Lösungen und Basismodelle bietet, die die RAG-Implementierung beschleunigen.

Google Cloud

    • Vertex AI Vector Search ist ein speziell entwickeltes Tool zum Speichern und Abrufen von Vektoren mit hohem Volumen und geringer Latenz, das den Datenabruf in Echtzeit für RAG-Systeme ermöglicht.

    • Die pgvector-Erweiterung in Cloud SQL und AlloyDB fügt Datenbanken Vektorabfragefunktionen hinzu und verbessert so generative KI-Anwendungen mit schnellerer Leistung und größeren Vektorgrößen.

    • LangChain auf Vertex AI: Google Cloud unterstützt die Verwendung von LangChain zur Verbesserung von RAG-Systemen und kombiniert Echtzeit-Datenabruf mit erweiterten LLM-Eingabeaufforderungen.

Microsoft Azure

    • Azure Machine Learning mit RAG (Vorschau) ermöglicht eine einfache Implementierung über Azure OpenAI Service, FAISS (Vektor) Index Lookup und Azure AI Search sowie Tools für Daten-Chunking, Vektorspeicherung und nahtlose Integration in MLOps-Workflows.

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)

    • OCI Generative AI Agents bietet RAG als verwalteten Dienst an, der in OpenSearch als Wissensdatenbank-Repository integriert ist. Für individuellere RAG-Lösungen kann die Vektordatenbank von Oracle, verfügbar in Oracle Database 23c, mit dem Texteinbettungsmodell von Python und Cohere verwendet werden, um eine Wissensdatenbank aufzubauen und abzufragen.

    • Oracle Database 23c unterstützt Vektordatentypen und erleichtert die Erstellung von RAG-Lösungen, die mit umfangreichen internen Datensätzen interagieren können, wodurch die Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Antworten verbessert wird.

Überlegungen und Best Practices bei der Verwendung von RAG

Die Integration von KI und Geschäftswissen durch RAG bietet großes Potenzial, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Die erfolgreiche Implementierung von RAG erfordert mehr als nur den Einsatz der richtigen Tools. Der Ansatz erfordert ein tiefes Verständnis Ihrer Daten, eine sorgfältige Vorbereitung und eine durchdachte Integration in Ihre Infrastruktur.

Eine große Herausforderung ist das Risiko des „Müll rein, Müll raus“. Wenn die in Ihre Vektordatenbanken eingespeisten Daten schlecht strukturiert oder veraltet sind, spiegeln die Ergebnisse der KI diese Schwächen wider, was zu ungenauen oder irrelevanten Ergebnissen führt. Darüber hinaus kann die Verwaltung und Wartung von Vektordatenbanken und LLMs die IT-Ressourcen belasten, insbesondere in Unternehmen, denen es an spezialisierter KI- und Datenwissenschaftskompetenz mangelt.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, dem Drang zu widerstehen, RAG als Einheitslösung zu betrachten. Nicht alle geschäftlichen Probleme erfordern oder profitieren von RAG, und eine zu starke Abhängigkeit von dieser Technologie kann zu Ineffizienzen oder verpassten Möglichkeiten zur Anwendung einfacherer, kostengünstigerer Lösungen führen.

Um diese Risiken zu mindern, ist es wichtig, in eine qualitativ hochwertige Datenkuratierung zu investieren und sicherzustellen, dass Ihre Daten sauber, relevant und regelmäßig aktualisiert sind. Es ist auch wichtig, die spezifischen Geschäftsprobleme, die Sie mit RAG lösen möchten, klar zu verstehen und die Technologie an Ihren strategischen Zielen auszurichten.

Erwägen Sie außerdem die Nutzung kleiner Pilotprojekte, um Ihren Ansatz zu verfeinern, bevor Sie ihn ausweiten. Binden Sie funktionsübergreifende Teams ein, darunter IT, Datenwissenschaft und Geschäftsbereiche, um sicherzustellen, dass RAG so integriert ist, dass es Ihre gesamte digitale Strategie ergänzt.