Nachdem das RAG bereits von vielen Unternehmen übernommen wurde, bietet das RIG einen innovativen Ansatz, um präzisere und kontextualisierte Antworten zu generieren.
Ein neuer Ansatz, um LLM-Antworten zuverlässiger zu machen. Nach der massiven Einführung von RAG-Systemen in Unternehmen, die es ermöglichen, einen LLM auf dokumentarischer Basis mit Kontext zu versehen, entwickelt sich ein neuer, intelligenterer Ansatz. RIG (Retrieval Interleaved Generation) ist von den Medien kaum wahrgenommen worden und ermöglicht es großen Sprachmodellen, detaillierte und dokumentierte Antworten zu liefern. Technische Erklärungen, Vor- und Nachteile … Wir geben Ihnen die Schlüssel zu diesem neuen innovativen Ansatz.
RAG vs. RIG: entgegengesetzte Funktionsweise
Das RIG wurde von Forschern bei Google im Rahmen der Arbeit zur Reduzierung von Halluzinationen bei LLMs populär gemacht. Die im September 2024 veröffentlichte Studie stellt insbesondere die Vorteile von RIG gegenüber RAG dar. RAG und RIG unterscheiden sich grundlegend in der Art und Weise, wie sie mit Wissensdatenbanken interagieren. In einem herkömmlichen RAG-System ist der Prozess linear und erfolgt in drei verschiedenen Schritten: Zunächst wird die Frage des Benutzers über ein Einbettungsmodell in einen digitalen Vektor umgewandelt. Anschließend wird dieser Vektor verwendet, um die ähnlichsten Dokumentfragmente in einer Vektordatenbank zu finden. Schließlich werden diese Fragmente dem LLM als Kontext bereitgestellt, der seine Antwort in einem Rutsch generiert.
Das RIG verfolgt einen interaktiveren und iterativeren Ansatz. Anstatt sich auf eine einfache Vektorähnlichkeitssuche zu verlassen, ist der LLM darauf trainiert, während der gesamten Antwortgenerierung selbst strukturierte Abfragen (in der Datenbanksprache, z. B. SQL) zu formulieren. Konkret: Wenn das LLM Text generiert und eine Tatsache oder eine Statistik zitieren muss, unterbricht es, um eine genaue Abfrage an die Datenbank zu formulieren. Wenn er beispielsweise schreibt: „Die Arbeitslosenquote in Frankreich betrug im Jahr 2023“, generiert das Modell automatisch eine strukturierte Abfrage, um genau diese Informationen zu erhalten, und integriert dann die Antwort in seinen Text.
Viele Vorteile, komplexe Bereitstellung
Dank seiner agilen Architektur ermöglicht das RIG dem LLM, relevantere Antworten zu generieren. Das Modell lernt, die benötigten Informationen zu identifizieren, während es seine Antwort erstellt. Im Fall von RAG ist das Modell nicht in der Lage, direkt mit der Datenbank zu interagieren und muss mit einem Anfangskontext auskommen. Beim RIG könnte das LLM beispielsweise bei einer komplexen Frage zu einem historischen Thema zunächst nach dem allgemeinen Kontext der Epoche, dann nach bestimmten Ereignissen und schließlich nach spezifischen Details zu den beteiligten Akteuren suchen. Eine iterative Methode, die besser dokumentierte Antworten bietet als die RAG.
Obwohl RIG vielversprechend ist, bleibt die praktische Umsetzung in der Produktion komplex. Das Modell muss tatsächlich fein abgestimmt werden, um strukturierte Abfragen mit der entsprechenden Datenbanksprache durchführen zu können. Darüber hinaus umfasst RIG mehrere Abfragen an die Datenbank und kann daher einen höheren Rechenaufwand verursachen als RAG. Schließlich kann die mehrmalige direkte Abfrage der Datenbank zu einer etwas höheren Latenz als Reaktion auf den Endbenutzer führen.
RAG, RIG: definierte Anwendungsfälle
Obwohl RIG eine vielversprechende neue Richtung darstellt, wird der RAG-Ansatz wahrscheinlich die einfachste Lösung für die meisten allgemeinen Anwendungsfälle bleiben, bei denen der Benutzer lediglich eine prägnante, sachliche Antwort benötigt. RAG glänzt, wenn die Benutzerabfrage einfach ist und kann mit einfacher Textdokumentation angegangen werden.
Seinerseits RIG zeichnet sich besonders bei komplexen Abfragen aus und erfordern eine iterative Interaktion mit einer strukturierten Datenbank. Um beispielsweise eine SQL-Datenbank abzufragen, können Sie mit dem RIG eine präzise Antwort erstellen, indem Sie zwischen verschiedenen Informationsebenen navigieren.
Für Unternehmen wird das Testen und Experimentieren mit RIG von entscheidender Bedeutung sein, um das Potenzial gezielter Anwendungsfälle wie spezialisierter Agenten oder Systeme zu bewerten, die Antworten auf der Grundlage dynamischer und komplexer Daten erfordern. Für die meisten allgemeinen Chatbots bleibt RAG jedoch die relevanteste Lösung.
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