Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine revolutionäre Technologie, die Datenbanktechnologie mit generativen KI-Modellen kombiniert, um die Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung zu verbessern. Diese Technologie durchsucht umfangreiche Datenbanken oder Korpora, nutzt die abgerufenen Informationen und integriert diese in generierte AI-Antworten. So wird die Präzision und Kontextrelevanz der Ausgaben erheblich verbessert. Dabei können die verwendeten Daten proprietär sein, d.h. Unternehmensinterne Datenquellen integrieren.
Ein RAG-System besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Abrufsystem und einem generativen System. Das Abrufsystem greift auf eine große Datenbank zu, die strukturierte Daten wie Datenbanken, Dokumente oder das gesamte Internet enthalten kann. Bei einer Anfrage durchsucht das System schnell das Repository und findet relevante Informationen. Besonders transformatives Potenzial entfalten RAG-Systeme, wenn sie zur Erstellung maßgeschneiderter Chatbots eingesetzt werden, die auf firmeneigenen Daten zugreifen.
Das generative System integriert die abgerufenen Informationen mit dem Wissen aus seiner Trainingsphase und generiert so kohärente und kontextuell angereicherte Antworten. Diese Methode ermöglicht es den RAG-Systemen, präzisere und relevantere Ausgaben zu produzieren und sich schneller an neue Informationen anzupassen als traditionelle KI-Modelle, die mit neuen Daten neu trainiert werden müssen.
Bei der Nutzung und Verarbeitung großer Datensätze durch RAG müssen hohe Sicherheits- und Integritätsstandards eingehalten werden, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz. Die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist von kritischer Bedeutung. RAG-Systeme müssen personenbezogene Daten rechtmäßig verarbeiten und schützen sowie robuste Datenschutzmaßnahmen sicherstellen.
Rechtliche Haftungsfragen können auftreten, insbesondere wenn RAG-Systeme in Entscheidungsprozesse eingebunden sind. Die Frage nach der Verantwortlichkeit – sei es der Softwareentwickler, die Benutzer oder Zwischenhändler – wird entscheidend, wenn durch RAG unterstützte Entscheidungen zu negativen Ergebnissen führen. Rechtliche Rahmenbedingungen sollten die Haftung klar definieren, insbesondere hinsichtlich der Autonomie der KI-Systeme und dem Grad der menschlichen Aufsicht.
Je nach Design und Nutzung könnten RAG-Systeme als allgemeine KI-Systeme unter dem AI Act klassifiziert werden. Diese Klassifizierung hat bedeutende Auswirkungen auf die regulatorische Aufsicht und die Einhaltung von Vorschriften.
Experten aus verschiedenen Bereichen haben betont, dass RAG mit erheblichen betrieblichen Schwierigkeiten verbunden ist. Vorstände und CEOs, die diese Technologie übernehmen, sollten sich der unzureichenden Sicherheitsmechanismen und eventuellen Reputationsschäden bewusst sein. RAG kann zu Halluzinationen und falschen, voreingenommenen Informationen führen, was besonders problematisch im Zusammenhang mit der DSGVO ist.
Ein weiteres Argument ist, dass große Technologieunternehmen nicht ausreichend Verantwortung übernehmen und das Risiko auf Entwickler und Anwender abwälzen. Es wurde auch hervorgehoben, dass RAG nicht in allen Anwendungsfällen notwendig ist und es möglicherweise bessere Technologien gibt, um die gegebenen Aufgaben effektiver zu erledigen.
Es ist wichtig, RAG-Systeme zuerst intern zu testen, bevor sie einem externen Publikum ausgesetzt werden. Die drei Hauptkomponenten – Daten, Abrufsystem und generatives Modell – müssen in Einklang arbeiten. Daher sollten Unternehmen die Qualität der Daten in isolierter Form bewerten und eventuelle Lücken im Verlauf des Lernprozesses kontinuierlich schließen.
Eine fundierte Sicherheitspolitik und eine einheitliche Datenstrategie sind wesentlich, um jegliche AI-basierte Unternehmung zu unterstützen. Die Vorstände müssen sowohl digital versiert sein als auch die Fähigkeiten der Mitarbeiter verstehen, bevor sie AI-Lösungen integrieren.
Guardrails, also Schutzmaßnahmen, sind in jeder AI-Implementierung wichtig, und RAG ist keine Ausnahme. Unternehmen sollten zunächst klar verstehen, warum und wie RAG interne und kundenorientierte Prozesse verbessern kann, bevor sie RAG in einen Hype-Zug aufnehmen.
Zusammenfassend ist die Qualität der Daten von entscheidender Bedeutung für den Erfolg von RAG-Systemen. RAG kann durch saubere und präzise Daten, ergänzt durch Metadaten, die Halluzinationen reduzieren und die Ausgabe verbessern, erheblich profitieren.
Angesichts der Komplexität und der Sicherheitsrisiken bei der Implementierung von RAG-Chatbots, möchten wir betonen, dass wir als Experten auf dem Gebiet der Sicherheits- und Schutzmaßnahmen für AI-Systeme agieren.
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