Retrieval Augmented Generation – eine Suchherausforderung
Suchfunktionen sind entscheidend für die Arbeit mit großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), um optimale generative KI-Erlebnisse erstellen zu können. Sie haben genau eine Chance, ein LLM aufzufordern, Ihnen die richtigen Daten zu liefern, darum ist die Relevanz so wichtig. Erweitern Sie Ihre LLMs mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und Elastic.
Lesen Sie mehr über die neuesten Elastic-Innovationen für die Skalierung von Anwendungsfällen für generative KI.
Blogeintrag lesenIntegrieren Sie RAG in Ihre Apps und testen Sie verschiedene LLMs mit einer Vektordatenbank.
Mehr über die Elasticsearch-LabsErfahren Sie, wie Sie erweiterte RAG-basierte Anwendungen mit der Elasticsearch Relevance Engine™ erstellen können.
„Quick Start“-Video ansehenDer Elastic-Vorteil
Produktionsbereit für den Unternehmenseinsatz
VON DEN FORTUNE 500 FÜR INNOVATION MIT GENERATIVER KI EINGESETZT
Daten auf RAG vorbereiten
RAG erweitert die Power Ihrer LLMs durch den Zugriff auf proprietäre Daten ohne erneutes Training. Vorteile der Kombination von RAG mit Elastic:
- Topmoderne Suchtechniken
- Einfache Modellauswahl und müheloser Modellwechsel
- Sicherer dokument- und rollenbasierter Zugriff, damit Ihre Daten jederzeit geschützt sind
Sucherlebnisse transformieren
Was versteht man unter Retrieval Augmented Generation?
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Muster, das relevante Informationen aus proprietären Datenquellen integriert, um die Textgenerierung zu verbessern. Durch die Bereitstellung von domänenspezifischem Kontext für das generative Modell verbessert RAG die Genauigkeit und Relevanz der generierten Textantworten.
Nutzen Sie Elasticsearch für hochrelevante Kontextfenster, die auf Ihre proprietären Daten zurückgreifen, um den LLM-Output zu verbessern und die Informationen sicher, prägnant, effizient und im Unterhaltungsformat bereitzustellen.
RAG IN KOMBINATION MIT ELASTIC
RAG-Workflows mit Elasticsearch optimieren
Finden Sie heraus, wie Elastic für RAG-Workflows auf generativer KI basierende Erlebnisse verbessert. Synchronisieren Sie Ihre Daten mühelos mit proprietären Datenquellen und Echtzeitinformationen, um mithilfe von generativer KI optimale und relevante Antworten zu erhalten.
Die Machine-Learning-Inferenz-Pipeline verwendet Elasticsearch-Ingestionsprozessoren, um Einbettungen effizient zu extrahieren. Die nahtlose Kombination aus Text- (BM25-Übereinstimmung) und Vektorsuchfunktionen (kNN) liefert Dokumente mit hohen Punktzahlen zurück, um kontextbezogene Antworten zu generieren.
ANWENDUNGSFALL
Frage- und Antwortdienst mit Ihrem privaten Dataset
Implementieren Sie F&A-Erlebnisse mit RAG, powered by Elasticsearch als Vektordatenbank.
KI-Suche in der Praxis
Kunden-Spotlight
Consensus aktualisiert die wissenschaftliche Rechercheplattform des Unternehmens mit semantischer Suche und KI-Tools von Elastic.
Kunden-Spotlight
Cisco erstellt KI-gestützte Sucherlebnisse mit Elastic auf Google Cloud.
Kunden-Spotlight
Die Georgia State University hat jetzt bessere Dateneinblicke und hilft Studierenden mit der KI-basierten Suche, Finanzhilfen zu beantragen.
Häufig gestellte Fragen
Retrieval Augmented Generation (häufig abgekürzt als RAG) ist ein Muster für die natürliche Sprachverarbeitung, mit dem Unternehmen proprietäre Datenquellen durchsuchen und Kontext als Basis für große Sprachmodelle bereitstellen können. Dies ermöglicht exakte Echtzeitantworten in generativen KI-Anwendungen.
Bei optimaler Implementierung bietet RAG sicheren Zugriff auf relevante, domänenspezifische proprietäre Daten in Echtzeit. Auf diese Weise lassen sich Halluzinationen in generativen KI-Anwendungen reduzieren und präzisere Antworten generieren.
RAG ist eine komplexe Technologie und hängt von folgenden Faktoren ab:
- Qualität der Eingabedaten
- Effektivität der Such- und Abruffunktion
- Datensicherheit
- Fähigkeit, Quellen von generativen KI-Antworten zu zitieren, um die Ergebnisse zu justieren
Außerdem ist es für Unternehmen oft schwierig, in einem sehr dynamischen Ökosystem die richtige generative KI und das passende große Sprachmodell (Large Language Model, LLM) auszuwählen. Außerdem können Kosten-, Leistungs- und Skalierbarkeitsfragen im Zusammenhang mit RAG das Tempo beeinträchtigen, mit dem Unternehmen Anwendungen in Produktionsumgebungen einführen.
Elasticsearch ist eine flexible KI-Plattform und eine Vektordatenbank, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus beliebigen Quellen indexieren und speichern kann. Die Lösung ermöglicht einen effizienten und anpassbaren Informationsabruf und die automatische Vektorisierung von Milliarden von Dokumenten. Außerdem bietet sie Sicherheit auf Unternehmensniveau mit rollen- und dokumentbasierter Zugriffssteuerung. Dazu stellt Elastic eine Standardschnittstelle für Innovationen in einem wachsenden Ökosystem für generative KI bereit, inklusive Hyperscaler, Modell-Repositorys und Frameworks. Zuletzt ist Elastic in Produktionsumgebungen bei mehr als 50 % der Fortune-500-Unternehmen im Einsatz. Entdecken Sie, wie Sie mit Playground RAG-Systeme in Elastic erstellen können.
Elastic bietet clusterübergreifende Suche (CCS) und clusterübergreifende Replikation (CCR), damit Sie Daten über private, On-Prem- und Cloud-Umgebungen hinweg verwalten und schützen können. Mit CCS und CCR können Sie:
- Hochverfügbarkeit garantieren
- Compliance mit globalen Datenschutzverordnungen wahren
- Datenschutz und Datensouveränität erreichen
- Eine effektive Notfallwiederherstellungsstrategie entwickeln
Außerdem erhalten Sie mit Elastic eine rollen- und dokumentbasierte Zugriffssteuerung, mit der Kunden und Beschäftigte nur Antworten auf Basis der Daten erhalten, auf die sie zugreifen dürfen. Außerdem können unsere Nutzer Einblicke mit umfassenden Observability- und Überwachungsfunktionen für beliebige Deployments gewinnen.
