End-to-End RAG-Workflow: So funktioniert Retrieval Augmented Generation
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Databricks bietet jetzt einen fünfstufigen RAG-Workflow zum Verbinden von LLMs mit externen Wissensdatenbanken, der genaue, domänenspezifische Antworten ohne Modell-Retraining ermöglicht. Produktions-RAG erfordert eine sorgfältige Auswahl von Embedding-Modellen, Vektordatenbank-Indizierung, Chunking-Strategien und Hybrid-Suche, mit unabhängiger Bewertung der Retrieval-Präzision und Generierungs-Treue.
* Retrieval Augmented Generation (RAG) verbindet große Sprachmodelle über eine fünfstufige Pipeline – Ingestion, Embedding, Retrieval, Augmentation und Generation – mit externen Wissensdatenbanken, wodurch genaue, domänenspezifische Antworten ohne erneutes Training des Modells ermöglicht werden. * Ein Produktions-RAG-Workflow erfordert die Auswahl des richtigen Embedding-Modells, die Konfiguration von Vektordatenbank-Indizierungs- und Chunking-Strategien sowie die Implementierung einer Hybrid-Suche, die semantische Vektorsuche mit Keyword-Fallback kombiniert, um die Retrieval-Qualität zu maximieren. * Die RAG-Evaluierung muss die Retrieval-Präzision und die Generierungs-Treue unabhängig voneinander messen, da eine starke LLM-Leistung eine schwache Informationsabrufkomponente nicht kompensieren kann und kontinuierliche Datenaktualisierungen unerlässlich sind, um zu verhindern, dass veraltetes Wissen die Antwortgenauigkeit beeinträchtigt.