Was ist ein selbstabfragender Retriever?

Self-querying retriever — ist ein Ansatz in Systemen der Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei dem das Modell selbst Anfragen an die Wissensdatenbank oder Dokumente stellt, um relevante Informationen zu suchen, die es dann zur Generierung der Antwort verwendet. Anstatt sich auf externe Anfragen zu verlassen, bestimmt das LLM (Large Language Model) eigenständig, welche Informationen extrahiert werden müssen, um die Qualität und Relevanz der Ergebnisse zu verbessern.

Beispiel: Bei der Beantwortung einer komplexen Frage generiert das Modell zunächst eine klärende Anfrage, sendet sie an eine Suchmaschine oder Datenbank, erhält relevante Fragmente und nutzt diese dann zur Erstellung der Antwort. Dieser Zyklus kann mehrfach wiederholt werden, was die Genauigkeit und Vollständigkeit der Antwort erhöht.