Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine leistungsstarke Architektur der Künstlichen Intelligenz, die große Sprachmodelle (LLMs) durch externe Informationsabrufmechanismen erweitert. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft, wenn ein KI-System Antworten liefern muss, die auf spezifischen Datensätzen oder Dokumenten basieren, da er sowohl generative Flexibilität als auch faktische Genauigkeit ermöglicht. Die Implementierung von RAG in einer produktiven Umgebung erfordert jedoch eine sorgfältige Abwägung seiner Stärken und Grenzen.
Dieser Blogbeitrag untersucht zwei primäre Methoden der Informationsgewinnung mit RAG: die vektorbasierte Informationssuche und Chunking-Techniken. Wir bewerten deren Effektivität und analysieren die Herausforderungen, die mit ihrer praktischen Anwendung verbunden sind.
Falls du eine Einführung in RAG benötigst oder dein Wissen auffrischen möchtest, wirf einen Blick auf unseren vorherigen Artikel: „RAG Agents: The Future of AI? A Deep Dive into Retrieval-Augmented Generation“
Zielsetzung: Präzise Informationsextraktion aus PDFs
Unser Ziel war es, ein System zu entwickeln, das unstrukturierte PDF-Dokumente effizient analysiert und exakte Informationen extrahiert. Die untersuchten Dokumente enthielten diverse, uneinheitliche Layouts, darunter tabellarische Daten, Schlüssel-Wert-Paare und inkonsistente Formatierungen. Jedes PDF hatte seine eigene Struktur. Die Kern-Herausforderung war es, generative Fehler durch das Zur-Verfügung-Stellen von akkuraten Antworten ohne Halluzinationen zu vermeiden.
Untersuchte Methoden und ihre Ergebnisse
1. Vektorbasierte Informationssuche
Ansatz: Wir setzten Embedding-Techniken ein, um den Textgehalt der PDFs in Vektorrepräsentationen zu überführen. Diese Vektoren wurden in einer spezialisierten Datenbank für semantische Suchen gespeichert. Die Abfrage erfolgte durch das Matching des Anfragevektors mit den Dokumentenvektoren, um die relevantesten Informationen zu extrahieren.
Herausforderungen: Während diese Methode eine starke semantische Übereinstimmung ermöglichte, stieß sie bei präzisen Datenabfragenan ihre Grenzen. Oft wurden kontextuell ähnliche, aber nicht exakt passende Informationen zurückgegeben. Beispielsweise konnte eine Abfrage nach einem exakten Tabellenwert oder einem bestimmten Feld zu einer ungenauen oder unvollständigen Antwort führen.
Ergebnis: Das generative Modell lieferte in vielen Fällen ungenauere Antworten, da es mit zu allgemeinen oder nur teilweise relevanten Daten gefüttert wurde. Besonders bei unstrukturierten Daten führte dies zu Fehlern.
Erkenntnis: Die vektorbasierte Suche eignet sich besonders für offene oder semantische Abfragen, benötigt jedoch feinjustierte Filtermechanismen, um unstrukturierte Dokumente präzise zu durchsuchen.
2. Chunking-Techniken
Ansatz: Zur Verbesserung der Retrieval-Spezifität testeten wir verschiedene Chunking-Strategien. Dazu gehörten die Aufteilung von Dokumenten in kleinere Abschnitte wie Sätze, Absätze, gleitende Fenster und LLM-generierte Chunks. Ziel war es, granularere Informationsblöcke zu erzeugen, die gezielter durchsucht werden konnten.
Herausforderungen: Feineres Chunking erhöhte die Wahrscheinlichkeit, relevante Informationen zu finden, führte jedoch zu einem Verlust des Gesamtzusammenhangs.So konnte das Modell zwar die richtigen Informationen aus einem bestimmten Abschnitt isolieren, scheiterte aber gelegentlich daran, den notwendigen Kontext zu bewahren.
Ergebnis: Kleinere Chunks verbesserten die Retrieval-Spezifität, doch das generative Modell konnte in manchen Fällen den vollen Sinnzusammenhang nicht rekonstruieren. Dies führte zu unvollständigen oder zu eng gefassten Antworten, die die ursprüngliche Abfrage nicht vollständig abdeckten.
Erkenntnis: Chunking ist eine effektive Methode zur Verbesserung der Retrieval-Genauigkeit, doch muss eine Balance zwischen Chunk-Größe und Kontextverständnis gefunden werden. Zu große Chunks reduzieren die Präzision der Abfrage, während zu kleine Chunks zu Kontextverlust führen können.
Fazit
Unsere gezielte Analyse der vektorbasierten Informationssuche und der granularen Chunking-Techniken hat wichtige Erkenntnisse über ihre Leistungsfähigkeit im RAG-Framework hervorgebracht. Beide Ansätze bieten zwar erhebliche Vorteile, stellen aber auch spezifische Herausforderungen dar, insbesondere bei der Extraktion präziser Informationen aus unstrukturierten PDFs.
RAG ist besonders nützlich, wenn ein KI-System offene Fragen beantworten oder mit einem sehr großen Datensatzarbeiten muss, der nicht direkt in das Modell integriert werden kann. Für Szenarien, in denen exakte Informationsextraktion erforderlich ist, kann jedoch eine Kombination von RAG mit anderen Methoden oder ein alternativer Ansatz bessere Ergebnisse liefern. Die Entscheidung für RAG sollte stets vom spezifischen Anwendungsfallabhängen—sei es zur Verbesserung des Kontextverständnisses, zur Bereitstellung dynamischer Antworten oder zur Gewährleistung hoher Genauigkeit bei strukturierten Daten.
Für offene Fragen oder dynamische Daten bietet RAG einen großen Vorteil, da es generative KI mit Echtzeit-Informationsabruf kombiniert. Wenn es jedoch darum geht, exakte Werte oder strukturierte Informationen aus klar definierten Dokumenten zu extrahieren, kann eine Hybridlösung (z. B. RAG kombiniert mit regelbasierten Extraktionsmethoden) oder ein deterministischeres Modell effektiver sein.
Hast du ähnliche Erfahrungen gemacht, wenn es darum geht, die Daten- oder Wissensbasis eines Systems zu erweitern? Wir freuen uns auf den Austausch mit dir!