Ich öffne Source-Bibliotheken zum Erstellen von RAG, Agenten und KI-Suche

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Technik, die die Suche nach relevanten Informationen mit der Generierung von Antworten kombiniert. Es funktioniert, indem es zunächst Daten aus externen Quellen (wie Dokumenten oder Datenbanken) abruft und diese Informationen dann verwendet, um genauere und kontextbezogenere Antworten zu erstellen. Dies hilft der KI, bessere, faktenbasierte Antworten zu liefern, anstatt sich nur auf das zu verlassen, worauf sie trainiert wurde.

Wie funktioniert Retrieval Augmented Generation (RAG)?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) funktioniert durch die Verbesserung von KI-Antworten mit relevanten Informationen aus externen Quellen. Hier ist eine kurze Erklärung:

1. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, durchsucht RAG verschiedene Datenquellen (wie Datenbanken, Websites und Dokumente), um relevante Informationen zu finden.
2. Anschließend werden diese abgerufenen Informationen mit der ursprünglichen Frage kombiniert, um eine fundiertere Eingabeaufforderung zu erstellen.
3. Diese erweiterte Eingabeaufforderung wird in ein Sprachmodell eingespeist, das eine Antwort generiert, die sowohl für die Frage relevant ist als auch mit den abgerufenen Informationen angereichert ist. Dieser Prozess ermöglicht es der KI, genauere, aktuellere und kontextbezogenere Antworten zu liefern, indem sie zusätzlich zu ihren vorab trainierten Fähigkeiten externe Wissensquellen nutzt.

Wie hilft Retrieval Augmented Generation (RAG) dem KI-Modell?

RAG macht die KI zuverlässiger und aktueller, indem es ihr internes Wissen mit realen, externen Daten erweitert. RAG verbessert ein KI-Modell auch auf einige wichtige Arten:

1. Zugriff auf aktuelle Informationen: RAG ruft relevante Echtzeitinformationen aus externen Quellen (wie Dokumenten, Datenbanken oder dem Internet) ab. Dies bedeutet, dass die KI auch dann genaue Antworten geben kann, wenn ihre Trainingsdaten veraltet sind.
2. Erhöhte Genauigkeit: Anstatt sich ausschließlich auf das trainierte Wissen der KI zu verlassen, stellt RAG sicher, dass das Modell Antworten auf der Grundlage der relevantesten Daten generiert. Dadurch werden die Antworten genauer und faktenbasierter.
3. Besseres Kontextverständnis: Durch die Kombination der abgerufenen Daten mit der Anfrage eines Benutzers kann RAG Antworten anbieten, die kontextbewusster sind, wodurch sich die Antworten der KI maßgeschneiderter und spezifischer auf die Situation anfühlen.
4. Reduzierte Halluzination: Reine KI-Modelle „halluzinieren“ manchmal oder erfinden Informationen. RAG mildert dies, indem es Antworten auf sachliche, abgerufene Daten stützt und so die Wahrscheinlichkeit ungenauer oder erfundener Informationen verringert.

7 Open-Source-Bibliotheken für Retrieval Augmented Generation

Lassen Sie uns einige Open-Source-Bibliotheken erkunden, die Ihnen bei der Durchführung von RAG helfen. Diese Bibliotheken stellen die Tools und Frameworks bereit, die für die effiziente Implementierung von RAG-Systemen erforderlich sind, von der Dokumentenindizierung bis zum Abruf und der Integration mit Sprachmodellen.

1. WIRBEL

SWIRL ist eine Open-Source-KI-Infrastruktursoftware, die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen unterstützt. Es verbessert KI-Pipelines, indem es eine schnelle und sichere Suche über Datenquellen hinweg ermöglicht, ohne Daten zu verschieben oder zu kopieren. SWIRL arbeitet innerhalb Ihrer Firewall, gewährleistet Datensicherheit und ist gleichzeitig einfach zu implementieren.

Was es einzigartig macht:

• Keine ETL oder Datenverschiebung erforderlich.
• Schnelle und sichere KI-Bereitstellung in privaten Clouds.
• Nahtlose Integration mit über 20 großen Sprachmodellen (LLMs).
• Entwickelt für sicheren Datenzugriff und Compliance.
• Unterstützt das Abrufen von Daten aus 100 Anwendungen.

⭐️ SWIRL auf GitHub

2. Kognita

Cognita ist ein Open-Source-Framework zum Aufbau modularer, produktionsbereiter Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme. Es organisiert RAG-Komponenten und erleichtert so das lokale Testen und die Bereitstellung in großem Maßstab. Es unterstützt verschiedene Dokumentenabrufe und Einbettungen und ist vollständig API-gesteuert, was eine nahtlose Integration in andere Systeme ermöglicht.

Was es einzigartig macht:

• Modularer Aufbau für skalierbare RAG-Systeme.
• Benutzeroberfläche für technisch nicht versierte Benutzer zur Interaktion mit Dokumenten und Fragen und Antworten.
• Inkrementelle Indizierung reduziert die Rechenlast durch Nachverfolgen von Änderungen.

⭐️ Cognita auf GitHub

3. LLM-Ware

LLM Ware ist ein Open-Source-Framework zum Aufbau unternehmenstauglicher Retrieval Augmented Generation (RAG)-Pipelines. Es ist darauf ausgelegt, kleine, spezialisierte Modelle zu integrieren, die privat und sicher bereitgestellt werden können, wodurch es für komplexe Unternehmensabläufe geeignet ist.

Was es einzigartig macht:

• Bietet 50 fein abgestimmte, kleine Modelle, die für Unternehmensaufgaben optimiert sind.
• Unterstützt eine modulare und skalierbare RAG-Architektur.
• Kann ohne GPU ausgeführt werden und ermöglicht so schlanke Bereitstellungen.

⭐️ LLMWare auf GitHub

4. RAG-Flow

RagFlow ist eine Open-Source-Engine, die sich auf Retrieval Augmented Generation (RAG) konzentriert und ein tiefes Dokumentverständnis nutzt. Es ermöglicht Benutzern die Integration strukturierter und unstrukturierter Daten für eine effektive, zitierungsbasierte Beantwortung von Fragen. Das System bietet eine skalierbare und modulare Architektur mit einfachen Bereitstellungsoptionen.

Was es einzigartig macht:

• Integriertes tiefes Dokumentenverständnis für den Umgang mit komplexen Datenformaten.
• Begründete Vorladungen mit verringertem Halluzinationsrisiko.
• Unterstützung für verschiedene Dokumenttypen wie PDFs, Bilder und strukturierte Daten.

⭐️ RAG Flow auf GitHub

5. Stellen Sie RAG grafisch dar

GraphRAG ist ein modulares, graphbasiertes Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System, das darauf ausgelegt ist, LLM-Ergebnisse durch die Integration strukturierter Wissensgraphen zu verbessern. Es unterstützt fortgeschrittenes Denken mit privaten Daten und ist somit ideal für Unternehmen und Forschungsanwendungen.

Was es einzigartig macht:

• Verwendet Wissensgraphen, um den Datenabruf zu strukturieren und zu verbessern.
• Maßgeschneidert für komplexe Unternehmensanwendungsfälle, die eine private Datenverarbeitung erfordern.
• Unterstützt die Integration mit Microsoft Azure für groß angelegte Bereitstellungen.

? Zeichnen Sie RAG auf GitHub

6. Heuhaufen

Haystack ist ein Open-Source-KI-Orchestrierungsframework zum Erstellen produktionsbereiter LLM-Anwendungen. Es ermöglicht Benutzern, Modelle, Vektordatenbanken und Dateikonverter zu verbinden, um erweiterte Systeme wie RAG, Fragebeantwortung und semantische Suche zu erstellen.

Was es einzigartig macht:

• Flexible Pipelines für Abruf-, Einbettungs- und Inferenzaufgaben.
• Unterstützt die Integration mit einer Vielzahl von Vektordatenbanken und LLMs.
• Anpassbar sowohl mit Standardmodellen als auch mit fein abgestimmten Modellen.

? Haystack auf GitHub

7. Sturm

STORM ist ein LLM-gestütztes Wissenskurationssystem, das ein Thema recherchiert und ausführliche Berichte mit Zitaten erstellt. Es integriert fortschrittliche Abrufmethoden und unterstützt das Stellen von Fragen aus mehreren Perspektiven, wodurch die Tiefe und Genauigkeit der generierten Inhalte verbessert wird.

Was es einzigartig macht:

• Erzeugt Wikipedia-ähnliche Artikel mit fundierten Zitaten.
• Unterstützt die kollaborative Wissenskuration zwischen Mensch und KI.
• Modularer Aufbau mit Unterstützung für externe Abrufquellen.

? Sturm auf GitHub

Herausforderungen bei der Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation (RAG) steht vor Herausforderungen wie der Sicherstellung der Datenrelevanz, der Verwaltung der Latenz und der Aufrechterhaltung der Datenqualität. Einige Herausforderungen sind:

• Datenrelevanz: Es kann schwierig sein, sicherzustellen, dass die abgerufenen Dokumente für die Abfrage von hoher Relevanz sind, insbesondere bei großen oder verrauschten Datensätzen.
• Latenz: Das Durchsuchen externer Quellen erhöht den Overhead und verlangsamt möglicherweise die Antwortzeiten, insbesondere in Echtzeitanwendungen.
• Datenqualität: Daten von geringer Qualität oder veraltete Daten können zu ungenauen oder irreführenden KI-generierten Antworten führen.
• Skalierbarkeit: Der Umgang mit großen Datensätzen und hohem Benutzerverkehr bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Leistung kann komplex sein.
• Sicherheit: Die Gewährleistung des Datenschutzes und der sichere Umgang mit sensiblen Informationen ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere im Unternehmensumfeld.

Plattformen wie SWIRL lösen diese Probleme, indem sie weder ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) noch Datenbewegungen erfordern und so einen schnelleren und sichereren Zugriff auf Daten gewährleisten.
Mit SWIRL erfolgen der Abruf und die Verarbeitung innerhalb der Firewall des Benutzers, was zur Wahrung des Datenschutzes beiträgt und gleichzeitig relevante, qualitativ hochwertige Antworten gewährleistet. Seine Integration in bestehende große Sprachmodelle (LLMs) und Unternehmensdatenquellen macht es zu einer effizienten Lösung zur Bewältigung der Latenz- und Sicherheitsherausforderungen von RAG.

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