KI-Revolution mit dem RAG-Modell von adesso

Entdecken Sie das Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modell von adesso, ein Durchbruch in der KI-Welt, der grosse Sprachmodelle (LLMs) mit aktuellem externen Wissen anreichert. Dieses Modell verspricht intelligentere und kostengünstigere KI-Lösungen, die sich dynamisch an neue Informationen anpassen. Entdecken Sie mit Rafael Dubach, einem der KI-Experten von adesso, das Herzstück des RAG-Modells, seine Vorteile und die fortschrittliche Technologie, die sich dahinter verbirgt – für eine wirksame Nutzung Ihrer internen Datenbank. 

Was genau ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG verbessert die Art und Weise, wie grosse Sprachmodelle (LLMs) Antworten produzieren, und zwar, indem es sie mit einer externen, zuverlässigen Wissensbasis, die über die ursprünglichen Trainingsdaten hinaus geht, verflechtet. LLMs, die aus riesigen Datensätzen lernen und Milliarden von Parametern nutzen, sind in der Lage, Antworten für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen, die Übersetzung zwischen Sprachen und die Vervollständigung von Texten zu erstellen. RAG steigert die Fähigkeiten der LLMs, indem es sie mit spezifischen Bereichen oder der firmeneigenen Wissensbasis eines Unternehmens verknüpft und so ihre Leistungen ohne die Notwendigkeit eines erneuten Trainings steigert. Diese Methode bietet eine kosteneffiziente Möglichkeit, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse von LLMs relevant, präzise, genau und für verschiedene Anwendungen wertvoll sind. Die beiden Vorteile von RAG sind also die kostengünstige Implementierung und der Zugriff auf aktuelle Informationen ohne aufwendiges Training.

Grundlegend verwendet dieses RAG einen zweistufigen Prozess, der die Erstellung und Nutzung sogenannter Embeddings (Worteinbettungen) beinhaltet, eine Form der Vektordarstellung, die die semantische Essenz von Daten erfasst. Zunächst extrahiert das RAG-Modell Daten aus PDF- und .txt-Dateien mit dem LangChain-Framework und durch Scrapen von Inhalten bestimmter Websites mit BeautifulSoup. Anschliessend verarbeitet es diese Informationen, um Embeddings zu erzeugen. Diese Embeddings sind hochdimensionale Vektoren, die die kontextuellen und semantischen Merkmale der externen Daten kodieren und den Rohtext in ein mathematisches Format übertragen, das von Maschinen verstanden und analysiert werden kann. Diese Transformation ist von entscheidender Bedeutung, da sie es dem Modell ermöglicht, verschiedene Informationen auf der Grundlage ihres semantischen Inhalts und nicht ihrer oberflächlichen Merkmale zu vergleichen und gegenüberzustellen.

Sobald diese Embeddings erstellt sind, werden sie in einer speziellen Datenbank gespeichert, die für Vektoroperationen optimiert ist. Diese Datenbank dient als Wissensspeicher, den das RAG-Modell abfragen kann, um relevante Informationen zu erhalten. Wenn ein User eine Frage stellt, arbeitet das RAG-Modell in zwei Phasen. In der Anfangsphase sucht die „Retriever“-Komponente des Modells in der Embedding-Datenbank nach Vektoren, die semantisch nahe am Embedding der Anfrage liegen. Bei diesem Prozess werden die relevantesten externen Daten ermittelt, die dem Kontext oder den internen Informationen in Bezug auf die gestellte Frage entsprechen. In der anschliessenden Generierungsphase leitet das Modell die identifizierten Embeddings zusammen mit der ursprünglichen Frage an ein grosses Sprachmodell (LLM) weiter. Das LLM, ausgestattet mit dem durch die Embeddings bereitgestellten Kontext, generiert Antworten, die durch den Inhalt der externen Datenquellen angereichert sind. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Antworten nicht nur auf dem bereits vorhandenen Wissen des Modells beruhen, sondern auch durch aktuelle Informationen aus externen Quellen ergänzt werden.

Durch die Integration des Abrufs externer Daten mit den Generierungsfähigkeiten von Sprachmodellen verbessert das RAG-System die Genauigkeit und Relevanz seiner Antworten erheblich. Dieser Ansatz ermöglicht sachkundigere und kontextbezogene Antworten und überbrückt die Kluft zwischen statischen Wissensbeständen und der dynamischen, sich weiterentwickelnden Natur der menschlichen Forschung.

Bei genauerer Betrachtung liegt die Stärke des RAG-Modells in der Verwendung dieser erweiterten Pakete:

• Ollama: Ollama ist ein hochmodernes Framework für künstliche Intelligenz, das für die effiziente Implementierung und Skalierung von KI-Modellen entwickelt wurde, wobei der Schwerpunkt auf Vielseitigkeit und Leistung liegt.
• ChromaDB: Chroma ist die Open-Source-Datenbank für Embeddings. Chroma vereinfacht die Erstellung von LLM-Apps, indem es Wissen, Fakten und Fähigkeiten für LLMs anschlussfähig macht.
• LangChain: LangChain ist ein umfassendes Framework für die Erstellung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren und sich auf die Bereitstellung kontextabhängiger und schlussfolgernder Funktionen konzentrieren. Es ermöglicht Anwendungen, ein Sprachmodell nahtlos mit verschiedenen Kontextquellen zu verknüpfen, z.B. mit Anweisungen, Beispielen und spezifischen Inhalten, auf denen die Antworten basieren. Darüber hinaus können sich Anwendungen auf ein Sprachmodell stützen, das ihnen vorgibt, wie sie auf der Grundlage des bereitgestellten Kontextes zu antworten haben, und die entsprechenden Massnahmen bestimmen.
• BeautifulSoup4: BeautifulSoup4 ist eine Python-Bibliothek zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten. Sie wird wegen ihrer Einfachheit und der Möglichkeit, im Parse Tree zu navigieren, zu suchen und ihn zu ändern, häufig für Web-Scraping verwendet.
• ChainLit (UI): Chainlit ist ein Open-Source-Python-Paket zur Entwicklung produktionsreifer konversationeller KI.

Fazit: Mit diesem RAG-Modell lassen sich die LLMs für präzisere, relevantere und zeitnahe Antworten deutlich verbessern. Der innovative Ansatz integriert dynamische, externe Wissensdatenbanken mit der Rechenleistung der KI und bietet praktische und kostengünstige Verbesserungen für KI-Anwendungen direkt auf Ihrem Computer. Durch die Nutzung modernster Technologien wie Ollama, ChromaDB und LangChain erweitert das RAG-Modell nicht nur die Möglichkeiten der KI, sondern passt sich auch an sich verändernde Informationslandschaften an und unterstützt Sie auf Ihrem Weg zu Lösungen, die intelligenter und anpassungsfähiger sind.

adesso hat es sich zur Aufgabe gemacht, KI-Innovationen voranzutreiben und die Technologie für Sie intelligenter zu gestalten. Unser RAG-Modell ist ein Schritt in Richtung einer Zukunft, in der KI als effektiver Innovationspartner fungiert und die Herausforderungen einer sich ständig verändernden Welt bewältigt. Lassen Sie uns gemeinsam Innovationen vorantreiben und das volle Potenzial der KI mit Ihrem eigenen RAG-Modell ausschöpfen.