Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Eine dieser Innovationen ist die sogenannte Retrieval-Augmentierte Generation (RAG). Aber was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff?

Retrieval-Augmentierte Generation, kurz RAG, bezeichnet einen Ansatz zur Textgenerierung, bei dem maschinelle Lernmodelle mit externen Datenquellen zusammenarbeiten. Diese externe Daten werden vorab von Menschen kuratiert und annotiert und dienen als Ergänzung für das generative Modell. Die Kombination aus beiden Komponenten ermöglicht es dem System, komplexe und qualitativ hochwertige Texte zu erstellen.

Der Kerngedanke von RAG ist, dass die Qualität der generierten Texte durch das Einbeziehen relevanter externer Informationen signifikant verbessert werden kann. Die meisten reinen Textgenerierungsmodelle stoßen bei längeren und komplexeren Texten schnell an ihre Grenzen. Mit RAG können sie jedoch über ihre bisherigen Fähigkeiten hinauswachsen.

Die Implementierung von RAG erfolgt typischerweise in mehreren Schritten:

1. Datensammlung: Zunächst muss ein umfangreicher Datensatz für das gewünschte Textgenre gesammelt werden. Dies kann beispielsweise Nachrichtenartikel, wissenschaftliche Arbeiten oder Literatur umfassen.
2. Datenaufbereitung: Die gesammelten Texte müssen vorverarbeitet werden, um für das maschinelle Lernmodell nutzbar zu sein. Dazu gehört unter anderem die Entfernung von Formatierungen und speziellen Zeichen sowie die Konvertierung in ein einheitliches Format.
3. Annotation: In einem nächsten Schritt werden relevante Informationen aus den Texten extrahiert und markiert. Dies kann beispielsweise bestimmte Named Entities, Daten oder sogar ganze Sätze sein.
4. Modelltraining: Mit den vorbereiteten Daten wird nun ein maschinelles Lernmodell trainiert, das die Struktur und Muster des Textes erkennt. Dieses Modell kann auf Transformer-basierte Architekturen wie BERT oder GPT-3 oder 4 zurückgreifen.
5. Generierung: Im letzten Schritt kann das trainierte Modell nun neue Texte generieren. Bei der RAG-Generierung wird es dabei durch die zuvor annotierten Informationen unterstützt, indem diese dem generativen Prozess zur Verfügung gestellt werden.

Die Anwendungsmöglichkeiten von Retrieval-Augmentierter Generation sind vielfältig und reichen von der Textgestaltung in Chatbots bis hin zur Erstellung komplexer wissenschaftlicher Arbeiten. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch stets in der Qualität und Relevanz der externen Daten sowie in der Fähigkeit des maschinellen Lernmodells, diese effektiv zu nutzen.

Insgesamt hat Retrieval-Augmentierte Generation das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir mit Text interagieren und ihn erzeugen – ganz gleich, ob es um alltägliche Konversationen oder hochkomplexe Schriften geht.

Quellen:
[1] E. Liu, C. Geng, Y. Xie, S. Huang, Z. He & H. Tao (2020). Pre-Training with External Data for Text Generation. Arxiv.org. Abgerufen von https://arxiv.org/abs/2006.17289
[2] D. M. Ghazal, S. Raji & H. Tao (2019). Retrieve and Generate: Bridging the Gap between Text Retrieval and Generation. Arxiv.org. Abgerufen von https://arxiv.org/abs/1911.04379