DEF.: Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren im Bereich der Künstlichen Intelligenz, speziell im maschinellen Lernen und bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, das Informationen aus großen Datenbanken oder Dokumentenkollektionen abruft, um die Qualität der Textgenerierung zu verbessern. Dies geschieht, indem relevante Informationen während des Generierungsprozesses abgefragt und in die Erstellung des Endtextes integriert werden.

Erläuterung:
RAG kombiniert Techniken des maschinellen Lernens mit Suchtechnologien. Während ein herkömmliches Textgenerierungsmodell (zum Beispiel ein Sprachmodell basierend auf GPT) direkt Text basierend auf gelernten Mustern und Kontext erzeugt, nutzt RAG zusätzlich eine „Retrieval“-Komponente. Diese Komponente sucht in einer externen Wissensdatenbank nach relevanten Informationen, die dann von einem Generator verwendet werden, um präzisere und informationsreichere Antworten zu generieren.

Beispiel:
Ein Nutzer fragt: „Was sind die Vorteile von Solarenergie?“ Ein RAG-Modell würde zunächst relevante Artikel und Informationen zum Thema Solarenergie abrufen. Basierend auf diesen Informationen würde es eine detaillierte, fundierte Antwort generieren, die die Vorteile wie Nachhaltigkeit, Kosteneinsparungen und Umweltschutz herausstellt.

Vorteile:

• Verbesserte Genauigkeit: Durch die Nutzung externer Datenquellen können präzisere und relevantere Informationen in die Antworten integriert werden.
• Flexibilität: RAG kann für eine breite Palette von Themen eingesetzt werden, da es auf externes Wissen zugreift.
• Skalierbarkeit: Es kann leicht aktualisiert werden, indem die Wissensdatenbank erweitert oder aktualisiert wird, ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen.

Zusammenfassung:
Retrieval-Augmented Generation erweitert herkömmliche Textgenerierungsmodelle um eine externe Wissensabfrage, was zu präziseren und informationsreicheren Texten führt. Diese Methode ist besonders nützlich in Anwendungen, wo Genauigkeit und Detailtiefe von großer Bedeutung sind.