Wie ist die RAG-Architektur aufgebaut?
sobes.tech KI
Antwort von AI
Die RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert zwei Schlüsselelemente: ein Suchsystem (retrieval) und ein generatives Modell (generation).
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Suchkomponente ist verantwortlich für das Extrahieren relevanter Informationen aus einem großen Datenkorpus oder einer Wissensdatenbank. Dies erfolgt in der Regel durch eine Vektorbasierte Suche anhand der Embeddings der Dokumente, die eine schnelle Auffindung der passendsten Textfragmente ermöglicht.
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Generatives Modell (z.B. Transformer) erhält die ursprüngliche Anfrage und die gefundenen Dokumente und generiert anschließend eine Antwort, die den Kontext der abgerufenen Daten berücksichtigt.
Auf diese Weise verbessert RAG die Antwortqualität, indem es die Vorteile der Suche in der Wissensdatenbank und der Textgenerierung kombiniert, was besonders bei der Arbeit mit großen Informationsmengen und begrenztem Speicher des Modells nützlich ist.
Ein vereinfachtes Schema:
Benutzeranfrage -> Relevante Dokumente suchen -> Generatives Modell (Eingabe: Anfrage + Dokumente) -> Antwort