Retrieval-Augmented Generation Realized: Strategische und technische Einblicke für industrielle Anwendungen

Unser neuestes Whitepaper zur Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet Einblicke in die Fortschritte und Herausforderungen der Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der Branche. Es analysiert die Anforderungen der Industrie, aktuelle Methoden und die Hindernisse bei der Entwicklung und Bewertung von RAG. Darüber hinaus soll unser Whitepaper die Strategieentwicklung und den Wissensaustausch über praktische Anwendungsfälle in verschiedenen Industriezweigen fördern. Das Whitepaper ist das Ergebnis umfangreicher Studien und Diskussionen mit unseren internen Teams und Industriepartnern. Es zeigt auf, dass RAG eine kosteneffiziente Technik ist, die die Vertrauenswürdigkeit und Kontrolle von Anwendungen großer Sprachmodelle (LLM) im vergangenen Jahr erheblich verbessert hat.

Wichtige Erkenntnisse

1. RAG-Industrialisierung - Landschaft & Strategie

• Entdecken Sie die wesentliche Rolle von RAG-Lösungen bei der nachhaltigen industriellen Wissensabrufung und Beantwortung von Fragen.
• Verstehen Sie, warum Vertrauenswürdigkeit, Konsistenz, Kontrollierbarkeit und Kosteneffizienz RAG unverzichtbar machen.
• Lernen Sie fortschrittliche Techniken wie HyDE und adaptive Retrieval-Methoden kennen, die die Qualität verbessern und gleichzeitig Ressourcenbeschränkungen berücksichtigen.
• Eine frühzeitige Identifizierung von Herausforderungen ist entscheidend, um Entwicklungsaufgaben zu priorisieren und Risiken in Bezug auf Qualität, Robustheit und Kosten bei der Implementierung von RAG-Lösungen zu  minimieren.

2. RAG-Rezepte für praktische Herausforderungen

• Erfahren Sie mehr über fünf praktische Rezepte, die Herausforderungen wie begrenzte Anfangsdaten zur Bewertung, komplexe Kontexte und branchenspezifische Konventionen adressieren.
• Steigern Sie die Relevanz durch Metadaten, SQL-Abfragen, aufgabenspezifisches Finetuning und multimodales, RAG-unterstütztes Denken.
• Die Verbesserung der Retrieval-Qualität ist entscheidend für die Schaffung zuverlässiger und robuster RAG-Lösungen. Beginnen Sie mit kosteneffizienten Strategien wie Metadatenfilterung und Hybrid-Suche und gehen Sie dann zu fortschrittlichen agentenbasierten Ansätzen über, um weitere Verbesserungen zu erzielen.

3. Ein tiefer Einblick in RAG-Bewertung & Metriken

• Gewinnen Sie Einblicke in die komplexe Aufgabe der Bewertung von RAG-Systemen, die eine Beurteilung des Zusammenspiels von Fragen, Kontexten, Ground Truth und Antworten erfordert.
• Verstehen Sie die Bedeutung von Metriken wie Kontextrelevanz, Recall, Präzision und Antwortkorrektheit.
• Obwohl neue LLM-Frameworks die RAG-Bewertung unterstützen, deckt kein einzelnes Framework alle Aspekte umfassend ab. Die Industrie benötigt ein standardisiertes Framework, um konsistente Qualitäts-, Zuverlässigkeits- und Skalierbarkeitsbewertungen während der gesamten RAG-Entwicklung und -Benchmarking sicherzustellen.

Autoren des Whitepapers:

• Dr. Paul Yu-Chun Chang, Senior AI Expert: Foundation Models at appliedAI Initiative
• Bernhard Pflugfelder, Head of Innovation Lab (GenAI) at appliedAI Initiative

Wir danken Ihnen für Ihre Beiträge:

• Johannes Birk (appliedAI Initiative GmbH)
• Emre Demirci (appliedAI Initiative GmbH)
• Damian Depaoli (appliedAI Initiative GmbH)
• Antoine Leboyer (TUM Venture Labs)
• Lev Eliezer Israel (Sefaria)
• Mingyang Ma (appliedAI Initiative GmbH)
• Noah Santacruz (Sefaria)
• Hadara Rachel Steinberg (Sefaria)
• Dr. Sebastian Husch Lee (deepset GmbH) 
• Dr. Saahil Ognawala (Jina AI GmbH)
• Maximilian Werk (Jina AI GmbH) 
• Mohammed Abdul Khaliq (University of Stuttgart)