Der Aufstieg RAG-basierter LLMs im Jahr 2024 – DATAVERSITY

Zu Beginn des Jahres 2024 zeichnet sich ein Trend deutlich ab: der Aufstieg von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modellen im Bereich der Large Language Models (LLMs). Angesichts der Herausforderungen durch Halluzinationen und Trainingseinschränkungen erweisen sich RAG-basierte LLMs als vielversprechende Lösung, die die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, verändern könnte.

Der Anstieg in Popularität von LLMs Das Jahr 2023 brachte eine Welle transformativer Möglichkeiten mit sich, aber es war nicht ohne Hürden. „Halluzinationen“ – Fälle, in denen das Modell ungenaue oder fiktive Informationen generiert – und Einschränkungen während der Trainingsphase gaben Anlass zur Sorge, insbesondere bei Unternehmensdatenanwendungen. 

Das Aufkommen von RAG-Modellen verspricht jedoch, diese Herausforderungen zu mildern und eine robuste Lösung anzubieten, die den Datenzugriff innerhalb von Organisationen revolutionieren könnte.

RAG-Modelle bieten eine Lösung zur Bekämpfung der Herausforderungen von Halluzinationen, indem sie überprüfbare und aktuelle Informationen liefern. Diese Modelle ermöglichen den Zugriff auf externe Datenspeicher und stellen so sicher, dass die bereitgestellten Informationen nicht nur zuverlässig, sondern auch aktuell sind.

Für Unternehmen, die sich darauf verlassen datengetriebene Erkenntnissen, könnte die Einführung RAG-basierter LLMs bahnbrechend sein. Diese Modelle erhöhen die Zuverlässigkeit und Relevanz der abgeleiteten Informationen und liefern überprüfbare, aktuelle Daten, die für eine fundierte Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung sind.

Der Kern von RAG-Modellen liegt in der Unterbringung von Fachwissen außerhalb des Modells, häufig in Vektordatenbanken, Wissensgraphen oder strukturierten Datentabellen. Dieses Setup schafft eine hochentwickelte Zwischenschicht mit geringer Latenz zwischen Datenspeichern und Endbenutzern. Allerdings verstärken sich dadurch auch die Folgen ungenauer Daten, sodass ein robuster Datenbeobachtbarkeitsrahmen erforderlich ist.

Da Unternehmen zunehmend auf den Einsatz von RAG-Modellen in Produktionsanwendungsfällen umsteigen, wird auch die Notwendigkeit der Datenbeobachtbarkeit von größter Bedeutung. Unternehmen müssen stärker in umfassende Datenprüfungsprozesse investieren, um die Zuverlässigkeit der Informationen sicherzustellen, auf die von RAG-basierten LLMs verwiesen wird.

Einer der Branchenführer, der stark auf RAG-Modelle setzt, ist Databricks. In einem kürzlichen Kamingespräch bei Money 2020 verriet Ali Ghodsi, Mitbegründer und CEO von Databricks, dass ihre Kunden RAGs aktiv nutzen, wobei 60 % ihrer Anwendungsfälle LLMs beinhalten, die auf dieser Architektur aufbauen. Das Unternehmen sieht diese neue Technologie als einen Eckpfeiler für zukünftige Fortschritte bei der Datenbeobachtbarkeit innerhalb von LLMs.

Im Jahr 2024 und darüber hinaus werden RAG-basierte LLMs zu einer treibenden Kraft in der Entwicklung der Datenverarbeitung und -analyse werden. Für Unternehmen ist es unerlässlich, diese Technologie nicht nur zu nutzen, sondern auch ihre Datenbeobachtbarkeitspraktiken zu stärken, um das wahre Potenzial von RAG-basierten LLMs in der ständig wachsenden Landschaft der künstlichen Intelligenz auszuschöpfen.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/