Halluzinationen, RAG und Vektordatenbanken

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz bezeichnet man als Halluzinationen jene Fälle, in denen ein Modell flüssige und überzeugend klingende, aber sachlich falsche oder unsinnige Ausgaben erzeugt. Solche Fehler entstehen, weil große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT darauf trainiert sind, Texte anhand von Mustern vorherzusagen – nicht aber auf Basis verifizierten Wissens. Um dieses Problem zu lösen, wurde das Konzept der „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) entwickelt. RAG kombiniert die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen mit dem Echtzeit-Zugriff auf vertrauenswürdige externe Datenquellen. Anstatt sich ausschließlich auf das vortrainierte Wissen des Modells zu stützen, ermöglicht RAG dem Modell, relevante Fakten aus einer angebundenen Wissensdatenbank abzurufen. Das reduziert Halluzinationen deutlich und verbessert die faktische Genauigkeit. Hier kommen Vektordatenbanken ins Spiel: Anders als herkömmliche Datenbanken speichern und durchsuchen sie Informationen auf Basis von Bedeutungen – mithilfe sogenannter Embeddings, also numerischer Textrepräsentationen. Wenn ein Nutzer eine Anfrage an ein KI-System stellt, wird diese in einen Vektor umgewandelt. Die Vektordatenbank findet dann semantisch ähnliche Dokumente, die dem Sprachmodell als Kontext bereitgestellt werden. Gemeinsam schaffen RAG und Vektordatenbanken ein zuverlässigeres und kontextbewussteres KI-System. Diese Architektur befähigt LLMs dazu, Antworten auf Grundlage externer Informationen zu geben – was Halluzinationen reduziert, die Vertrauenswürdigkeit erhöht und den Einsatz in Bereichen wie Kundenservice, Rechtswesen, Gesundheitswesen und vielen weiteren intelligent unterstützt.