RAG PDF Dokumente – Übersicht

In der modernen wissenschaftlichen und technologischen Entwicklung ist die Fähigkeit von Systemen, Informationen zu beschaffen und darauf basierend Fragen zu beantworten, von entscheidender Bedeutung. Die vorliegende Ausarbeitung befasst sich mit dem Thema "Informationsbeschaffung und Retrieval-Augmented Generation" (RAG), das in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen hat.
Die Suche nach Wissen ist ein grundlegender menschlicher Trieb, der dazu geführt hat, dass Computer seit ihrer Entstehung Fragen beantworten können müssen. Bereits 1961 gab es Systeme, die statistische Informationen über Baseballspiele abfragten, und in den 1970er-Jahren wurden fiktive Computer wie Deep Thought aus "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy" als Vorbild für künftige Frage-Antwort-Systeme geschaffen. Der IBM-Watson-Computer demonstrierte 2011 erfolgreich die Fähigkeit, menschliches Expertenwissen in Quizshows zu übertreffen.
Heute stellen große Sprachmodelle (LLMs) eine Schlüsseltechnologie dar, um menschenähnliche Antworten auf komplexe Fragen zu geben. Diese Modelle nutzen dabei ihr umfangreiches Wissen, das aus riesigen Textdatensätzen gewonnen wurde und in ihren Parametern gespeichert ist. Allerdings neigen LLMs dazu, Fakten zu erfinden oder "Halluzinationen" zu produzieren, insbesondere bei spezialisierten oder aktuellen Informationen. Studien zeigen, dass LLMs bis zu 88 % der Zeit falsche Antworten geben können, was teilweise auf eine mangelnde Kalibrierung in Bezug auf die Sicherheit ihrer Aussagen zurückzuführen ist.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass LLMs nicht für proprietäre Datenquellen geeignet sind, wie z. B. interne Dokumente von Unternehmen, medizinische Aufzeichnungen oder juristische Unterlagen. Darüber hinaus sind traditionelle LLMs statisch und können keine aktuellen Informationen nach ihrem Trainingszeitpunkt wiedergeben.
Um diese Einschränkungen zu überwinden, hat sich die Methode Retrieval-Augmented Generation (RAG) als vielversprechender Ansatz herauskristallisiert. RAG kombiniert Stärken aus dem Bereich der Information Retrieval (IR) und LLMs: Relevante Dokumente werden aus externen Wissensquellen abgerufen und an das LLM übergeben, um darauf basierend eine Antwort zu generieren. Dies ermöglicht es, aktuelle, proprietäre oder spezialisierte Informationen in den Frage-Antwort-Prozess

# 📚 Zusammenfassung: GraphRAG mit Ontotext GraphDB und Neo4j
In der heutigen wissenschaftlichen Arbeit wird GraphRAG vorgestellt, eine innovative Weiterentwicklung des Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Ansatzes. RAG hat sich als vielversprechende Lösung herauskristallisiert, indem es externes Wissen in Sprachmodelle integriert, um so Genauigkeit, Glaubwürdigkeit und Aktualität zu verbessern.
## 💡 Wie funktioniert GraphRAG?
GraphRAG erweitert den traditionellen Ansatz durch die Nutzung von Graphen-Datenbanken (wie Ontotext GraphDB oder Neo4j) als Wissensquelle. Dies ermöglicht einen reichhaltigeren Kontext, insbesondere bei fachspezifischen Inhalten und Terminologien, was zu besseren Antworten und höherer Qualität der generierten Texte führt.
## ⚙️ Typen von GraphRAG:
- **Graph als Inhaltsspeicher:** Hier werden relevante Textfragmente aus Dokumenten extrahiert und dem LLM zur Verfügung gestellt.
- **Graph als Fachwissender:** Der Graph liefert zusätzlichen "semantischen Kontext" durch Beschreibungen von Konzepten und Entitäten, die für die Frage relevant sind.
- **Graph als Datenbank:** Die natürliche Sprache wird in eine Graphdatenbankabfrage umgewandelt, ausgeführt, und das Ergebnis dem LLM zur Zusammenfassung gegeben.
## 🚀 Vorteile:
- Bessere Kontextqualität und Faktentreue durch die Struktur des Graphenwissens.
- Keine Notwendigkeit für kostspieliges Nachschulen (Retraining) großer Sprachmodelle bei speziellen Aufgaben.
- Flexibilität, da GraphRAG modular aufgebaut ist und sich leicht an verschiedene Anwendungsfälle anpassen lässt.
## 🎯 Fazit:
GraphRAG stellt einen wichtigen Schritt in der Weiterentwicklung von RAG-Systemen dar, indem es die Vorteile von Knowledge Graphen nutzt, um Sprachmodelle präziser, zuverlässiger und kontextbezogener zu machen.

# 📚 Zusammenfassung des Dokuments "2024.ccl-2.9.pdf"
Die Arbeit befasst sich mit der wichtigen Frage, wie große Sprachmodelle (LLMs) durch den Einsatz von externen Wissensquellen verbessert werden können, insbesondere im Hinblick auf ihre Einschränkungen bei veraltetem Wissen und spezifischen Domänenbeschränkungen.
## 🔍 **Methoden & Trends**
- **Aktuelle Entwicklung:** Integration von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Techniken zur Verbesserung der LLMs.
- **Schwerpunkte:**
- Wann ist es sinnvoll, externe Informationen durchzuziehen? (Retrieval Timing)
- Wie kann man relevante Inhalte effizient beschaffen? (Retrieval Paradigms)
- Wie nutzt man die abgerufenen Informationen optimal zur Verbesserung der Generierungsergebnisse?
## 🎯 **Zentrale Ergebnisse & Schlussfolgerungen**
- LLMs zeigen trotz ihrer Größe Einschränkungen bei Aktualität und Spezialwissen.
- Externe Wissensquellen, intelligent beschafft und verarbeitet, verbessern die Qualität und Zuverlässigkeit von LLM-Antworten deutlich.
- Die Forschungsgemeinschaft konzentriert sich zunehmend auf automatisierte Strategien zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von RAG-Systemen.
## 💡 **Ausblick & Potenziale**
Die Autoren betonen das große Potenzial für zukünftige Forschungsarbeiten, insbesondere in den Bereichen:
- Entwicklung adaptiver Retrieval-Strategien, die sich dynamisch an den Kontext anpassen.
- Verbesserung der Methoden zur Konflikterkennung und -lösung zwischen internem Modellwissen und externen Quellen.
- Schaffung besserer Datensätze und Evaluationsmethoden, um Fortschritte in diesem Bereich zuverlässig zu messen.
## 🔑 **Schlüsselwörter**
Retrieval-Augmented Generation, Große Sprachmodelle, Information Retrieval, Künstliche Intelligenz, Natural Language Processing

In der neuesten Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache wird die Frage untersucht, ob Retrieval Augmented Generation (RAG) oder Long-Context Large Language Models (LLMs) besser geeignet sind. Aktuelle LLMs wie Gemini-1.5 und GPT-4 zeigen beeindruckende Fähigkeiten im Umgang mit langen Kontexten direkt. Eine umfassende Studie vergleicht RAG und LC auf verschiedenen öffentlichen Datensätzen unter Verwendung neuer Sprachmodelle.
Die Ergebnisse zeigen, dass Long-Context LLMs bei ausreichendem Ressourcenstand durchgehend eine bessere Leistung erzielen als RAG. Gleichzeitig bleibt RAG aufgrund seiner deutlich geringeren Kosten ein attraktiver Vorteil. Basierend darauf wird eine neue hybride Methode namens SELF-ROUTE vorgestellt, die Anfragen dynamisch entweder an RAG oder LC weiterleitet, je nach Selbstbewertung des Modells.
SELF-ROUTE reduziert so die Rechenkosten erheblich (bis zu 65 % bei Gemini-1.5-Pro und 39 % bei GPT-4O), während gleichzeitig eine vergleichbare Leistung wie bei reinen Long-Context-Modellen gehalten wird. Die Studie zeigt, dass RAG und LC ihre Stärken kombinieren können, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung zu erreichen.
Diese Erkenntnisse geben wichtige Anleitungen für die praktische Anwendung von LLMs in Szenarien mit langen Kontexten und fördern so weiterführende Entwicklungen im Bereich der Retrieval-basierten Sprachmodellierung.

In der sich schnell entwickelnden Landschaft von Large Language Models (LLMs) hat Retrieval-Augmented Generation (RAG) große Aufmerksamkeit erlangt, da sie die Genauigkeit von LLMs durch Integration externen Wissens verbessert. Allerdings leiden bestehende RAG-Methoden oft unter begrenzten Reasoning-Fähigkeiten, insbesondere bei komplexen Abfragen und der Verwendung quelloffener LLMs. Um diese Einschränkung zu beheben, stellen wir OPEN-RAG vor, ein neuartiges Framework, das darauf abzielt, die Reasoning-Fähigkeiten von RAG-Systemen mit Open-Source-LLMs zu verbessern.
OPEN-RAG wandelt beliebige dichte LLMs in effiziente, spärliche Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle um, wodurch sie komplexe Reasoning-Aufgaben bewältigen können, einschließlich Single- und Multi-Hop-Abfragen. Das Framework trainiert das Modell einzigartig darauf, herausfordernde Ablenkungen zu erkennen und zu ignorieren, die zwar relevant erscheinen, aber dennoch irreführend sind. Durch diese latente Lernstrategie wählt OPEN-RAG dynamisch Experten aus und integriert externes Wissen effektiv, was zu genaueren und kontextuell relevanteren Antworten führt.
Um das Gleichgewicht zwischen Leistung und Geschwindigkeit weiter zu optimieren, führen wir eine hybride adaptive Retrieval-Methode ein, die bestimmt, wann ein Abruf notwendig ist. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass OPEN-RAG, basierend auf Llama2-7B, in verschiedenen wissensintensiven Aufgaben führende LLMs und RAG-Modelle wie ChatGPT, Self-RAG und Command R+ übertrifft.
Um die Forschung weiter voranzutreiben, stellen wir unseren Code und unsere Modelle öffentlich unter https://openragmoe.github.io/ zur Verfügung.

Die Arbeit stellt MEMERAG vor, einen mehrsprachigen Benchmark zur Meta-Evaluation von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen. Da bestehende Benchmarks meist auf Englisch oder übersetztem Material basieren, erfassen sie kulturelle Nuancen und Präferenzen der Nutzer nicht vollständig.
MEMERAG nutzt das MIRACL-Dataset mit Originalfragen in 18 Sprachen. Antworten werden durch verschiedene Large Language Models (LLMs) generiert und anschließend von Muttersprachlern hinsichtlich ihrer Richtigkeit (Faithfulness) und Relevanz beurteilt. Die Ersteller legen Wert auf einen strukturierten Annotationsprozess, der eine hohe Übereinstimmung zwischen den Bewertern erreicht.
Anhand des Benchmarks analysieren sie die Leistung verschiedener LLMs und Prompting-Techniken in mehreren Sprachen. Dabei zeigen sie, wie wichtig native Daten sind, um sprachliche Besonderheiten und kulturelle Kontexte korrekt widerzuspiegeln. Die Ergebnisse dienen als Referenz für zukünftige Entwicklungen im Bereich der mehrsprachigen RAG-Systeme und tragen zu einer zuverlässigeren automatisierten Bewertung bei.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MEMERAG eine wertvolle Ressource darstellt, um die Qualität und Mehrsprachigkeit von RAG-Anwendungen umfassender und kultursensibler zu bewerten.

Large Language Models (LLMs) sind zwar unverzichtbare Werkzeuge für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung geworden, leiden aber dennoch unter veralteten oder fehlerhaften Informationen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) adressiert dieses Problem durch die Einbeziehung externer, zeitnaher Informationsabrufs zur Validierung von LLM-Antworten. Allerdings haben bestehende RAG-Systeme häufig Probleme mit der Qualität der abgerufenen Dokumente, da irrelevante oder verrauschte Dokumente die Leistung beeinträchtigen und den Rechenaufwand erhöhen.
Um dieses Problem zu lösen, schlagen die Autoren Multi-Agent Filtering Retrieval-Augmented Generation (MAIN-RAG) vor, einen trainingsfreien RAG-Rahmen, der mehrere LLM-Agenten nutzt, um Dokumente kollaborativ zu filtern und zu bewerten. MAIN-RAG führt einen adaptiven Filtermechanismus ein, der den Relevanzfilterungsschwellenwert dynamisch basierend auf Streuungen von Scores anpasst, wodurch effektiv Rauschen minimiert wird, während gleichzeitig eine hohe Trefferquote relevanter Dokumente erhalten bleibt. Der Ansatz nutzt die Konsensbildung zwischen Agenten für eine robuste Dokumentauswahl ohne zusätzliche Trainingsdaten oder Feinabstimmung.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass MAIN-RAG traditionelle RAG-Ansätze durchweg übertrifft und in Bezug auf die Genauigkeit der Antworten Verbesserungen von 2–11 % erzielt. Eine quantitative Analyse zeigt weiterhin, dass der Ansatz eine bessere Antwortkonsistenz und höhere Genauigkeit bietet, was ihn zu einer praktikablen Alternative zu trainingsbasierten Lösungen macht.
Das Hauptmerkmal von MAIN-RAG ist seine Fähigkeit, durch die Nutzung mehrerer LLM-Agenten effektiv verrauschte Dokumente herauszufiltern und nur die relevantesten für die Generierung von Antworten zu verwenden. Dies führt nicht nur zu einer höheren Genauigkeit, sondern reduziert auch den Rechenaufwand und erhöht die Zuverlässigkeit des Systems.

In der neuesten Forschung zur Verbesserung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen stellen Dong et al. in ihrer Arbeit "RAG-Critic" einen neuen Ansatz vor, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von LLM-basierten RAG-Anwendungen zu erhöhen.
Das Hauptproblem, das durch RAG-Critic adressiert wird, ist die Neigung großer Sprachmodelle (LLMs) zu Fehlern wie Halluzinationen oder inkorrekten Fakten, insbesondere bei komplexen, wissensintensiven Aufgaben. Bisherige Lösungen zur Fehlerbehebung und Verbesserung von RAG-Systemen waren oft durch mangelnde Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgabentypen, fehlende Detailgenauigkeit bei der Fehleranalyse und hohe manuelle Annotationskosten gekennzeichnet.
Um diese Probleme zu lösen, schlagen die Autoren einen "Critic-Guided Agentic Workflow" vor. Dieser Ansatz beinhaltet drei Hauptkomponenten:
1. **Hierarchische Erfassung von RAG-Fehlern**: Aufbau einer umfassenden, mehrschichtigen Fehlerklassifikation durch Analyse vielfältiger LLM-Antworten auf verschiedenen Datensätzen und mithilfe sowohl automatischer Verfahren (LLMs, Clustering) als auch manueller Überprüfung zur Qualitätssicherung.
2. **Training eines Error-Critic-Modells**: Dieses Modell wird anhand der erstellten Hierarchie trainiert, um Fehler präzise zu erkennen und detailliertes Feedback zu geben.
3. **Agentenbasierter Korrekturprozess**: Ein Agent nutzt das Feedback des Kritikermodells, um dynamisch den optimalen Lösungsweg basierend auf der Art des Fehlers zu wählen und die Antwort selbstständig zu korrigieren oder zu verbessern.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass RAG-Critic in verschiedenen RAG-Szenarien effektiv ist und die Zuverlässigkeit verbessert. Die Autoren stellen ihren Datensatz und Code öffentlich zur Verfügung, um weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich zu fördern.

In der sich schnell entwickelnden Landschaft von Large Language Models (LLMs) hat Retrieval-Augmented Generation (RAG) als vielversprechende Methode zur Verbesserung der generativen Fähigkeiten durch Einbeziehung externer Wissensquellen an Bedeutung gewonnen. Trotz des Fortschritts bei RAG-Systemen bleibt eine umfassende und detaillierte Bewertung eine Herausforderung, da die Wechselwirkung zwischen den Komponenten „Retrieval“ und „Generation“ komplex ist. Um diese Lücke zu schließen, stellen Chanhee Park et al. im NAACL 2025 Bericht über MIRAGE vor: einen neuen Benchmark, der speziell für die RAG-Evaluierung entwickelt wurde.
MIRAGE besteht aus einem sorgfältig kuratierten Datensatz mit 7.560 Frage-Antwort-Instanzen, die auf einen Wissenspool von 37.800 Einträgen abgestimmt sind. Dies ermöglicht eine effiziente und präzise Bewertung sowohl der Retrieval- als auch der Generierungsaufgaben. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf neuen Evaluationsmetriken, die Aspekte wie „Noise Vulnerability“ (Anfälligkeit für Störinformationen), „Context Acceptibility“ (Kontextakzeptanz), „Context Insensitivity“ (Kontextunabhängigkeit) und „Context Misinterpretation“ (Kontextfehlerinterpretationen) messen.
Die Forscher führten umfangreiche Experimente mit verschiedenen Retriever-LLM-Konfigurationen durch, um Einblicke in die optimale Abstimmung von Modellen und das Zusammenspiel innerhalb von RAG-Systemen zu gewinnen. Die Ergebnisse zeigen deutlich, wie wichtig eine systematische Evaluierung für weitere Fortschritte im Bereich der Retrieval-Augmented Generation ist. MIRAGE wird zusammen mit dem dazugehörigen Evaluationscode öffentlich zugänglich gemacht, um vielfältige Forschungsanwendungen und Anpassungen zu ermöglichen.

In der wissenschaftlichen Arbeit „FAIR GraphRAG: A Retrieval-Augmented Generation Approach for Semantic Data Analysis“ stellen die Autoren einen neuen Framework vor, um die Qualität und FAIRness (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability) von Knowledge-basierten RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Systemen zu verbessern.
Aktuelle LLM-basierte Systeme haben oft Schwierigkeiten mit domänenspezifischem Wissen und neigen zu Ungenauigkeiten oder Halluzinationen. GraphRAG-Ansätze adressieren dies, indem sie semistrukturierte Daten aus Knowledge Graphen nutzen, um die Retrieval-Qualität zu erhöhen und so genauere Antworten zu generieren.
Der neuartige FAIR GraphRAG-Framework integriert FAIR Digital Objects (FDOs) als grundlegende Einheiten innerhalb des Graphen, wodurch Kerninformationen, Metadaten, persistente Identifikatoren und semantische Beziehungen strukturiert gespeichert werden. Durch die Nutzung von LLMs wird der Prozess der Schemaerstellung sowie die Extraktion von Inhalten und Metadaten automatisiert.
Die Autoren demonstrieren die praktische Anwendung des Frameworks an einem biomedizinischen Datensatz aus dem Bereich Gastroenterologie, speziell im Kontext von Single-Cell-Daten. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung in Bezug auf Genauigkeit, Abdeckung und Nachvollziehbarkeit der Antworten, insbesondere bei komplexen Anfragen, die Metadaten und Ontologielinks erfordern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass FAIR GraphRAG einen wichtigen Schritt hin zu zuverlässigeren, interoperablen und nachvollziehbaren KI-Systemen darstellt, die speziell auf komplexe domänenspezifische Anforderungen zugeschnitten sind.

Im Rahmen der ICLR 2023 präsentierten Yao et al. eine neue Methode namens ReAct, die Reasoning (Denken) und Acting (Handeln) in Sprachmodellen kombiniert. Bisher wurden diese beiden Aspekte meist getrennt betrachtet. ReAct ermöglicht es dem Modell, sowohl überlegende als auch handlungsorientierte Schritte auszuführen, wodurch ein synergistischer Effekt entsteht: Die Reasoning-Traces unterstützen die Planung von Aktionen und das Anpassen an unerwartete Situationen, während die Actions eine Interaktion mit externen Quellen wie Wissensdatenbanken oder Umgebungen ermöglichen.
Die Forscher demonstrierten ReAct in verschiedenen Aufgabenbereichen, darunter Question Answering (HotpotQA), Fact Verification (Fever), sowie in interaktiven Entscheidungsumgebungen (ALFWorld und WebShop). Dabei zeigte sich, dass ReAct die Leistung im Vergleich zu aktuellen Methoden deutlich verbessert: Bei HotpotQA und Fever reduzierte es Halluzinationen und Fehlerursachen durch Wissensabfragen von Wikipedia. In den interaktiven Umgebungen übertraf ReAct Imitations- und Reinforcement-Learning-Methoden um bis zu 34 % bei der Erfolgsquote, selbst wenn nur wenige Beispiele im Kontext gegeben waren.
Ein weiterer Vorteil von ReAct ist die erhöhte Interpretierbarkeit: Die Kombination aus Reasoning-Traces und Actions erzeugt nachvollziehbare Lösungswege, die den menschlichen Kognitionsprozessen stärker ähneln als bisherige Ansätze. Insgesamt stellt ReAct einen wichtigen Schritt dar, um Sprachmodelle intelligenter, robuster und menschenähnlicher zu machen.

In der Forschung zur Informationsrückgewinnung ist es schwierig, ohne explizite Relevanzkennzeichnungen effektive Methoden für die dichte Retrieval-Suche zu entwickeln. Um dieses Problem anzugehen, schlagen die Autoren in diesem Dokument eine neue Methode vor, die auf "Hypothetical Document Embeddings" (HyDE) basiert.
Bei HyDE wird zunächst ein Instruction-Following-Sprachmodell (wie InstructGPT), das dem Benutzer zur Verfügung steht, verwendet, um basierend auf der Suchanfrage ein hypothetisches Dokument zu erstellen. Dieses Dokument simuliert Relevanzmuster, muss aber nicht unbedingt faktisch korrekt sein. Anschließend kodiert ein kontrastiv trainierter Encoder (z.B. Contriever) dieses generierte Dokument in einen Vektor-Embedding. Dieser Embedding identifiziert dann eine Umgebung im Korpus-Vektorraumbereich, und ähnliche reale Dokumente werden anhand der Vektorähnlichkeit abgerufen. Durch diesen zweistufigen Ansatz wird die Generierung durch den Sprachmodellteil mit dem anschließenden Abgleich im echten Dokumentenkorpus kombiniert.
Die Experimente zeigen, dass HyDE deutlich besser abschneidet als aktuelle Methoden wie Contriever und vergleichbare Ergebnisse erzielt oder sogar übertrifft, die durch Finetuning erreicht wurden. Dies gilt insbesondere für verschiedene Aufgaben (z.B. Websuche, Frage-Antwort-Systeme, Faktenüberprüfung) und Sprachen (darunter auch Swahili, Koreanisch und Japanisch). HyDE bietet somit eine vielversprechende Möglichkeit für effektive Zero-Shot-Retrieval-Systeme ohne die Notwendigkeit von Relevanzkennzeichnungen oder Finetuning.

In der aktuellen Forschung steht die Entwicklung zuverlässiger und faktengetreuer Sprachmodelle (LLMs) im Fokus, da diese Modelle bekanntermaßen zu Halluzinationen neigen oder faktische Fehler produzieren. Um diesem Problem zu begegnen, wird Retrieval-Augmented Generation (RAG) eingesetzt, bei der LLMs durch externe Wissensquellen ergänzt werden. Allerdings hängt die Effektivität von RAG maßgeblich von der Qualität und Relevanz der abgerufenen Dokumente ab.
Um dieses Problem anzugehen, schlagen die Autoren eine neue Methode namens Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG) vor. CRAG zielt darauf ab, die Robustheit und Zuverlässigkeit von LLMs zu verbessern, indem es die Qualität der abgerufenen Informationen aktiv überprüft und korrigiert. Ein zentraler Bestandteil ist ein leichter „Retrieval Evaluator“, der die Qualität der Dokumente bewertet und dabei eine Art Vertrauenswürdigkeitswert ermittelt. Basierend auf diesem Wert werden unterschiedliche Maßnahmen ergriffen, wie z.B. das Auslösen zusätzlicher Websuchen zur Korrektur oder Ergänzung suboptimaler Ergebnisse aus statischen Wissensquellen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt von CRAG ist ein „Decompose-then-Recompose“-Algorithmus, der darauf abzielt, nur die relevantesten Informationen aus den abgerufenen Dokumenten zu extrahieren und irrelevante Inhalte herauszufiltern. Dies verbessert nicht nur die Effizienz des RAG-Prozesses, sondern hilft auch, das Risiko von Verwirrung oder Fehlleitung des Sprachmodells durch unnötige Informationen zu reduzieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass CRAG in verschiedenen Aufgabenstellungen – sowohl bei kurzen als auch langen Textgenerierungen – die Leistung im Vergleich zu herkömmlichen RAG-Ansätzen signifikant verbessert und somit einen wichtigen Schritt hin zu zuverlässigeren LLMs darstellt.

In der schnelllebigen Welt der Technik und des Vertriebs besteht für Ingenieure, Kundenbetreuer und Kunden die ständige Notwendigkeit, rasch auf Produktinformationen zuzugreifen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat Infineon das Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Framework in seinen virtuellen Assistenten implementiert. Eine aktuelle Weiterentwicklung ist nun RAG-Fusion, eine Methode, die RAG mit dem Prinzip der „Reciprocal Rank Fusion“ (RRF) kombiniert.
Der Kern von RAG-Fusion liegt in der Generierung mehrerer Suchanfragen aus einer ursprünglichen Benutzerfrage, deren Rangfolge durch RRF bestimmt wird. Anschließend werden Dokumente und Ergebnisse zusammengeführt, um umfassendere Antworten zu erstellen. In manuellen Tests zeigte sich, dass RAG-Fusion präzisere, relevantere und vollständigere Antworten liefert als traditionelle RAG-Chatbots. Gelegentlich schlichen sich jedoch themenfremde Antworten ein, wenn die generierten Suchanfragen nicht ausreichend auf die ursprüngliche Frage bezogen waren.
Diese Innovation ermöglicht es Infineon, seine Kunden umfassender zu unterstützen, indem sie vielfältige Perspektiven und Detailinformationen berücksichtigt. RAG-Fusion stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und Natural Language Processing (NLP) dar und verändert die Art und Weise, wie Unternehmen weltweit mit ihren Kunden interagieren und Informationen bereitstellen.

Die Arbeit stellt eine neue Methode zur automatisierten Bewertung von Retrieval-Augmented Language Models (RAG) vor, die auf der Erstellung einer aufgabenspezifischen Aufgabenprüfung basiert. Die Prüfung besteht aus Multiple-Choice-Fragen, die automatisch anhand des Korpus an Dokumenten erstellt werden, die mit der jeweiligen Aufgabe verbunden sind. Diese Methode ermöglicht eine effiziente, interpretierbare und skalierbare Bewertung von RAG-Systemen, ohne dass menschliche Annotatoren erforderlich sind.
Die Forscher nutzen Item Response Theory (IRT), um die Qualität und Informationsgehaltigkeit der Prüfung zu schätzen und diese iterativ durch Verbesserung oder Entfernung weniger informativer Fragen zu optimieren. Der Ansatz wurde auf vier neuen Aufgabenstellungen demonstriert: AWS DevOps Troubleshooting Guides, Arxiv Abstracts, StackExchange-Fragen und SEC-Einreichungen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Wahl des richtigen Retrieval-Algorithmus oft größere Leistungsgewinne erzielt als alleinige Verwendung größerer Sprachmodelle. Die entwickelte Methode bietet nicht nur eine automatisierte Möglichkeit zur Auswahl optimaler RAG-Komponenten, sondern liefert auch allgemeine Einblicke in Faktoren wie Modellgröße, Prompt-Techniken und Fine-Tuning-Strategien.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Arbeit einen wichtigen Beitrag zur automatisierten, effizienten und aufgabenorientierten Bewertung von Retrieval-Augmented Language Models leistet und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse für deren Leistungsoptimierung liefert.

Die Arbeit befasst sich mit der Bewertung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Metriken für Frage-Antwort-Systeme im Telekommunikationsbereich. Aktuelle Frameworks wie RAGAS nutzen Large Language Models (LLMs), um die Qualität generierter Antworten zu bewerten, jedoch fehlt es oft an Transparenz bezüglich der Ableitung der numerischen Werte dieser Metriken.
Die Autoren präsentieren eine modifizierte Version des RAGAS-Frameworks, das Zwischenergebnisse und Prompt-Ausgaben offenlegt, was eine bessere Nachvollziehbarkeit und Anpassbarkeit ermöglicht. Sie analysieren die Leistung von Expertenbewertungen in Bezug auf diese Metriken (Faithfulness, Relevanz von Kontext/Antworten, Korrektheit usw.) und identifizieren Herausforderungen bei der Anwendung im Telekommunikationsbereich.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung, wie sich korrekte bzw. fehlerhafte Retrieval-Ergebnisse auf die Metrikwerte auswirken. Weiterhin wird analysiert, ob domänenspezifische Anpassungen von Embeddings oder das Instruction Tuning von LLMs die Qualität und Aussagekraft der RAGAS-basierten Evaluation verbessern.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Eignung und Effektivität dieser Metriken im Telekommunikationsbereich kritisch hinterfragt werden muss. Die Arbeit identifiziert wichtige Aspekte für eine robuste Bewertung von RAG-Systemen in technischen Domänen und liefert Empfehlungen zur Verbesserung der Evaluationsmethodik.

In der heutigen Zeit haben sich große Sprachmodelle (LLMs) als äußerst erfolgreich in verschiedenen Bereichen herausgestellt. Sie profitieren von einer enormen Anzahl an Parametern, die Wissen speichern. Trotz ihrer Fortschritte leiden LLMs unter Problemen wie Halluzinationen, Schwierigkeiten bei der Wissensaktualisierung und einem Mangel an domänenspezifischem Fachwissen. Hier setzt das Konzept "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) an, indem es ein externes Wissensdatenbank nutzt, um die Fähigkeiten von LLMs zu erweitern und ihre Einschränkungen auszugleichen.
Diese Übersichtsarbeit beleuchtet umfassend alle wesentlichen Techniken des RAG-Ansatzes, insbesondere im Bereich der "Retriever"-Komponente und deren Fusionen. Ergänzend dazu werden praktische Codebeispiele bereitgestellt, um die Implementierung dieser Techniken zu erleichtern. Ein besonderer Fokus liegt auf Strategien zur Aktualisierung von RAG-Systemen, sowohl mit als auch ohne explizite Wissensaktualisierung.
Darüber hinaus widmet sich die Arbeit der Evaluation und des Benchmarking von RAG, sowie praktischen Anwendungen in verschiedenen NLP-Aufgaben und industriellen Szenarien. Abschließend werden zukünftige Richtungen und Herausforderungen für das Feld aufgezeigt, um eine nachhaltige Weiterentwicklung zu fördern. Die Autoren betonen den wachsenden Stellenwert von RAG bei der Verbesserung der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Wissensbasis von LLMs in einer breiten Palette von Anwendungen.

In der jüngsten Entwicklung von Large Language Models (LLMs) hat Retrieval-Augmented Generation (RAG) sich als vielversprechender Ansatz erwiesen, um die Herausforderungen von LLMs zu bewältigen, ohne diese neu trainieren zu müssen. Durch die Nutzung externer Wissensdatenbanken verfeinern RAG-Systeme die Modellausgaben und reduzieren so Probleme wie Halluzinationen, mangelnde Fachkenntnisse oder veraltete Informationen.
Die Struktur komplexer Beziehungen zwischen Entitäten stellt jedoch eine Herausforderung dar. Hier setzt GraphRAG an: Durch die Berücksichtigung von strukturellen Zusammenhängen ermöglicht es präzisere Abfragen und umfassendere Antworten, wobei relationelles Wissen genutzt und der Kontext besser berücksichtigt wird.
Diese Übersichtsarbeit bietet den ersten systematischen Überblick über bestehende GraphRAG-Methodologien. Der Workflow wird formalisiert in Phasen wie Graphbasiertes Indexieren, Graphgesteuerte Suche und Graphverstärkte Generierung. Die Autoren geben einen detaillierten Überblick über Technologien, Trainingsmethoden, Anwendungsbereiche, Evaluationsverfahren und industrielle Nutzungsszenarien von GraphRAG. Abschließend werden zukünftige Forschungsrichtungen aufgezeigt, um weitere Entwicklungen in diesem vielversprechenden Feld zu inspirieren und voranzutreiben.
Die Ergebnisse dieser Arbeit sind öffentlich zugänglich unter https://github.com/pengboci/GraphRAG-Survey.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein hybrider Ansatz, der darauf abzielt, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Textgenerierungsmodellen zu verbessern. Durch die Kombination von Informationsabrufmechanismen mit generativen Sprachmodellen überwindet RAG Einschränkungen traditioneller Modelle, insbesondere das Problem von „Halluzinationen“, bei dem Modelle plausible, aber faktisch falsche Informationen erzeugen.
RAG-Systeme bestehen typischerweise aus zwei Hauptkomponenten: einem Abrufmodul, das relevante Dokumente oder Fakten aus externen Wissensquellen wie Wikipedia oder Datenbanken beschafft, und einem generativen Modul, das diese Informationen nutzt, um menschenähnlichen Text zu erstellen. Der Abruf erfolgt oft durch Vektorenbasiertes Ähnlichkeitssuchen, während die Generierung üblicherweise auf Transformer-Architekturen basiert.
Die Entwicklung von RAG ist vergleichsweise neu, baut aber auf früheren hybriden Ansätzen in der NLP-Forschung auf, wie beispielsweise dem System DrQA (2017), das bereits Retrieval-Techniken für Frage-Antwort-Aufgaben nutzte. Aktuelle Entwicklungen umfassen Verbesserungen in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit und Erweiterung des Anwendungsbereichs – von Open-Domain-Frage-Antwortsystemen über Chatbots bis hin zu personalisierten Empfehlungen.
Trotz großer Fortschritte bestehen Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Bias in den Trainingsdaten sowie ethischer Aspekte bei der Nutzung solcher Modelle. Zukünftige Forschungsrichtungen konzentrieren sich auf die Verbesserung der Robustheit und Erweiterung des Anwendungsbereichs von RAG-Modellen unter Berücksichtigung ihrer gesellschaftlichen Auswirkungen.
Insgesamt stellt RAG einen wichtigen Schritt dar, um generative Sprachmodelle zuverlässiger, faktenbasierter und nützlicher für eine breite Palette von Anwendungen zu machen.

In der aktuellen Forschung wird Retrieval-Augmented Generation (RAG) als eine Methode zur Verbesserung von Large Language Models (LLMs) hervorgehoben, indem externe Datenquellen einbezogen werden. Während LLMs beeindruckende Fähigkeiten besitzen, stützen sie sich oft auf statische Trainingsdatensätze und können daher keine dynamischen oder privaten Informationen verarbeiten. Traditionelle RAG-Systeme nutzen meist eine Single-Agent-Architektur, was bei diversen Datenformaten (relationale Datenbanken, Dokumentenspeicher, Graphdatenbanken) zu Leistungseinbußen führen kann.
Um diese Einschränkungen zu überwinden, schlagen die Autoren ein Multi-Agent RAG-System vor. Dieses System nutzt spezialisierte Agenten, die auf bestimmte Datentypen zugeschnitten sind und so eine effizientere Abfrage und Verarbeitung ermöglichen. Die Zusammenarbeit dieser Agenten in einem modularen Framework verbessert nicht nur die Genauigkeit der Antworten, sondern reduziert auch den Token-Overhead und die Latenzzeiten.
Das vorgeschlagene System zeichnet sich durch Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit aus und eignet sich besonders für generative KI-Workflows, die eine Integration mit vielfältigen Datenquellen erfordern. Durch die Spezialisierung der Agenten und Nutzung einer zentralisierten Ausführungsumgebung wird ein robuster und effizienter Ansatz geschaffen, um komplexe heterogene Datenumgebungen in generativen KI-Anwendungen zu bewältigen.

In der aktuellen Forschung wird Retrieval-Augmented Generation (RAG) immer weiter verbessert, um Large Language Models (LLMs) den Zugriff auf externe Tools und APIs zu ermöglichen. Bisherige RAG-Methoden haben jedoch Schwierigkeiten, strukturierte Abhängigkeiten zwischen Tools zu erkennen, was die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben einschränkt.
Um diese Einschränkung zu beheben, stellen wir Graph RAG-Tool Fusion vor – einen neuen Ansatz, der vektorbasierte Retrievalmethoden mit effizienter Graphtraversierung kombiniert. Dadurch können alle relevanten Tools und ihre Abhängigkeiten erfasst werden. Um die Leistungsfähigkeit dieser Methode zu demonstrieren, wurde ein neuer Benchmark namens ToolLinkOS entwickelt, welcher 573 fiktionale Tools aus verschiedenen Branchen enthält, deren durchschnittliche Anzahl an Abhängigkeiten bei 6,3 liegt.
Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass Graph RAG-Tool Fusion im Vergleich zu traditionellen RAG-Methoden eine deutliche Verbesserung erzielt: absolute Verbesserungen von 71,7 % auf dem ToolLinkOS-Benchmark und 21,1 % auf dem ToolSandbox-Benchmark (mAP@10). Diese Ergebnisse beweisen den Wert des neuen Ansatzes bei der Auswahl und Nutzung von Tools in komplexen LLM-Agenten-Szenarien.

In der aktuellen Forschung ist die Integration von Wissensgraphen (KGs) in Retrieval Augmented Generation (RAG)-Frameworks stark im Fokus, da sie das Potenzial haben, Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit von Sprachmodellen zu verbessern. Bisher fehlt jedoch ein systematisches Verständnis darüber, wann und wie KG-RAG am effektivsten eingesetzt werden kann.
Um diese Forschungslücke zu schließen, präsentieren die Autoren eine Pilotstudie, in der sie sechs verschiedene KG-RAG-Methoden auf neun Datensätzen aus unterschiedlichen Bereichen analysieren und bewerten. Dabei untersuchen sie 17 verschiedene Large Language Models (LLMs) sowie deren Kombination mit Metakognitionstechniken. Die Studie betrachtet dabei zahlreiche Konfigurationen wie die Qualität des Wissensgraphen, die Formulierung von Suchanfragen, die Art der Retrieval-Methoden und das Prompt-Design.
Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass die Wahl der richtigen Bedingungen und Komponentenkonfiguration entscheidend für den Erfolg von KG-RAG ist. Besonders hervorzuheben ist ein neuer metacognition-basierter Ansatz (Meta), der in bestimmten Szenarien eine außergewöhnliche Leistungssteigerung erzielt – beispielsweise eine Verbesserung der Genauigkeit bei Prüfungssimulationen um mehr als 20 Prozentpunkte gegenüber anderen kommerziellen Modellen.
Diese Arbeit liefert wertvolle quantitative Erkenntnisse und praktische Richtlinien für Forscher und Anwender, die KG-RAG in ihren Anwendungen einsetzen möchten. Sie betont die Bedeutung eines systematischen Verständnisses der Stärken und Grenzen verschiedener Ansätze, um das volle Potenzial von Wissensgestützter Sprachmodellierung auszuschöpfen.

In der heutigen Wissensarbeitsumgebung sind Entscheidungsträger auf zuverlässige Werkzeuge angewiesen, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und fundierte Entscheidungen treffen zu können. Open-Domain Question Answering (QA)-Systeme spielen hierbei eine immer wichtigere Rolle, insbesondere angesichts des prognostizierten Wachstums der KI-Softwarebranche auf 297,9 Milliarden US-Dollar bis 2027.
Die Arbeit adressiert die Herausforderungen bei komplexen OLAP- und OLTP-Abfragen, wobei traditionelle RAG-Methoden oft an ihre Grenzen stoßen, insbesondere bei Aufgaben, die eine Synthese aus mehreren Dokumenten erfordern. Um dies zu verbessern, schlagen die Autoren einen neuen Ansatz vor, der Wissen als Graph darstellt, um so tiefere semantische Zusammenhänge herzustellen und die Leistung von Sprachmodellen zu steigern.
TREX ist ein neuartiges Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System, das graphbasierte und vektorbasierte Techniken kombiniert. Benchmarking auf vier verschiedenen Datensätzen zeigt, dass TREX in der Lage ist, sowohl OLTP- als auch OLAP-Abfragen effektiv zu bearbeiten. Ein Real-World-Anwendungsbeispiel aus dem technischen Support demonstriert, wie TREX Daten aus heterogenen Quellen synthetisieren und so herkömmliche vektorbasierte RAG-Systeme übertreffen kann.
Die Ergebnisse betonen das Potenzial der Erweiterung großer Sprachmodelle durch fortschrittliche Retrieval- und Orchestrierungsfähigkeiten, was zu skalierbaren und effizienten KI-Lösungen führt. Abschließend weisen die Autoren auf Limitationen aktueller Evaluationsmethoden hin und unterstreichen damit die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich.

ROGRAG ist ein robust und optimierter GraphRAG-Rahmen, der darauf abzielt, die Einschränkungen traditioneller Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Methoden zu überwinden. Große Sprachmodelle (LLMs) haben oft Schwierigkeiten mit spezialisiertem oder neuem Wissen, das in ihren Trainingsdaten begrenzt ist. GraphRAG nutzt strukturiertes Domänenwissen in Form von Graphen, um dynamische und präzisere Retrieval-Strategien zu ermöglichen.
Die Entwickler von ROGRAG stellten fest, dass bestehende GraphRAG-Pipelines komplex sind und es schwierig ist, die Auswirkungen einzelner Komponenten zu isolieren. Zudem erschwert die Überlappung zwischen Trainings- und Evaluationsdatensätzen eine zuverlässige Bewertung der Retrieval-Effektivität. Um dies zu verbessern, führt ROGRAG einen mehrstufigen Retrieval-Mechanismus ein, der sowohl Dual-Level- als auch Logic-Form-Methoden integriert. Dies erhöht die Robustheit des Systems, ohne die Rechenkosten zu erhöhen.
Darüber hinaus beinhaltet ROGRAG Methoden zur Überprüfung von Ergebnissen und einen inkrementellen Ansatz für den Aufbau der Wissensdatenbank. Umfangreiche Experimente zeigen, dass jede Komponente effektiv ist und zum Gesamterfolg beiträgt. Auf der Grundlage des Benchmarks SeedBench verbesserte ROGRAG beispielsweise die Ergebnisse deutlich (von 60 % auf 75 %), was eine deutliche Leistungssteigerung gegenüber anderen Methoden darstellt.
Die Autoren betonen auch die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Validierungsdaten, da bestehende Datensätze teilweise dazu neigen, LLM-Leistungen durch Auswendiglernen zu verfälschen. ROGRAG wird als Open-Source-Projekt veröffentlicht und unterstützt eine einfache Installation über pip.

GraphRAG-Bench ist eine neue umfassende Benchmark-Datenbank zur Bewertung von Graph Retrieval Augmented Generation (GraphRAG)-Modellen. Da herkömmliche Evaluationsmethoden auf traditionellen Frage-Antwort-Datensätzen basieren und die komplexen Reasoning-Fähigkeiten von GraphRAG-Modellen nicht vollständig erfassen, wurde GraphRAG-Bench entwickelt, um diese Lücke zu schließen.
Die Benchmark zeichnet sich durch folgende Aspekte aus:
- **Herausfordernde Fragen**: Sie enthält domänenspezifische Fragen auf College-Niveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern und somit einfache Wissensabfragen erschweren.
- **Vielfältige Aufgabenformate**: GraphRAG-Bench deckt verschiedene Aufgabentypen ab, darunter Multiple-Choice-, Wahrheits-/Falschkeits-, Auswahlabfragen, offene Fragen und Textlückenfüllaufgaben, die über 16 Disziplinen aus Kernlehrbüchern hinweggehen.
- **Umfassender Evaluationsrahmen**: Die Benchmark bewertet den gesamten GraphRAG-Prozess umfassend, von der Graphenkonstruktion über die Wissensabfrage bis zur Antwortgenerierung und berücksichtigt dabei auch die logische Kohärenz des Reasoning-Pfads.
Die Entwickler haben neun aktuelle GraphRAG-Methoden auf GraphRAG-Bench angewendet und zeigen damit den Nutzen dieser Strukturierung für verbesserte Reasoning-Fähigkeiten. Die Ergebnisse geben Aufschluss über Architektur, Retrieval-Effektivität und die Qualität der Reasoning-Prozesse und bieten somit klare Empfehlungen für zukünftige Forschungsarbeiten in diesem Bereich.
Alle Ressourcen von GraphRAG-Bench sind unter https://github.com/jeremycp3/GraphRAG-Bench verfügbar.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich zu einem leistungsstarken Rahmen entwickelt, um die Wissensbeschränkungen großer Sprachmodelle (LLMs) durch Integration externer Retrievalverfahren mit der sprachlichen Generierung zu überwinden. Während frühe RAG-Systeme auf statischen Pipelines basierten und in strukturierten Aufgaben effektiv waren, stoßen sie in realen Szenarien an ihre Grenzen, die komplexe Schlussfolgerungen, dynamische Retrievalprozesse und multimodale Integration erfordern. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, hat sich das Forschungsfeld hin zu Reasoning Agentic RAG entwickelt, einem Paradigma, das Entscheidungsfindung und adaptiven Werkzeuggebrauch direkt in den Retrievalprozess integriert.
Diese Übersichtsarbeit stellt eine umfassende Bewertung von Reasoning Agentic RAG-Methoden dar und kategorisiert diese in zwei Hauptsysteme: vorgegebene Argumentation (predefined reasoning), die feste modulare Pipelines zur Unterstützung der Argumentation nutzt, und agentische Argumentation, bei der das Modell während des Inferenzprozesses selbstständig die Interaktion mit Werkzeugen steuert. Die Autoren analysieren repräsentative Techniken beider Paradigmen, einschließlich Architekturdesign, Argumentationsstrategien und Werkzeugkoordination.
Ein Schwerpunkt liegt auf den Limitationen traditioneller RAG-Methoden in realen Anwendungsszenarien: Bei komplexen Aufgaben müssen Modelle nicht nur Informationen abrufen, sondern diese auch kohärent synthetisieren. Zudem sind viele bestehende Systeme auf textbasierten Input beschränkt und können keine multimodalen Daten (z. B. Tabellen, Diagramme oder Bilder) verarbeiten – eine wesentliche Einschränkung in datenreichen Umgebungen wie Enterprise Intelligence oder wissenschaftlichen Berichten.
Um diese Nachteile zu beheben, integriert Reasoning Agentic RAG dynamisch Retrieval mit Argumentation und Entscheidungsfindung. Dabei sind zwei Hauptansätze entstanden: vorgegebene Argumentationsstrukturen mit fest definierten Pipelines und agentische Ansätze, die den Entscheidungsprozess selbstlernend gestalten. Die Kombination aus strukturiellen und autonomen Methoden ermöglicht einen intelligenteren, kontextbezogenen Ansatz für Retrieval-gestützte Argumentation.
Abschließend diskutieren die Autoren offene Forschungsfragen und geben Richtungen für zukünftige Entwicklungen vor, um Flexibilität, Robustheit und Anwendbarkeit von Reasoning Agentic RAG-Systemen weiter zu verbessern. Die relevant

# 📚 Überblick über RAG-Reasoning-Systeme in LLMs
In der neuesten Entwicklung von Large Language Models (LLMs) ist die Integration von Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Reasoning-Methodologien zu einem wichtigen Forschungsbereich geworden. Diese Übersichtsarbeit untersucht und kategorisiert neuartige Ansätze, die sowohl den Informationsabruf als auch das logische Denkvermögen verbessern.
## 🧠 Reasoning-Enhanced RAG
Hierbei wird der Schwerpunkt auf die Verbesserung einzelner Phasen des traditionellen RAG-Workflows durch zusätzlichem Reasoning gelegt. Dies führt zu einer präziseren Nutzung externen Wissens und verbessert so die Qualität der Antworten.
## 🔍 RAG-Enhanced Reasoning
Im Gegensatz dazu stellen diese Methoden sicher, dass das LLM während des Reasoning-Prozesses auf externes Wissen zurückgreifen kann. Durch Bereitstellung von Kontext und Faktenförderung wird die Argumentationsfähigkeit gesteigert und Halluzinationen reduziert.
## 🔄 Synergized RAG and Reasoning
Die neuesten Fortschritte gehen über separate Verbesserungen hinaus:
- **Iterative Ansätze**: Wechselwirkung zwischen Retrieval und Reasoning in Schleifen für höhere Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit.
- **Agentenbasierte Architekturen**: Einsatz von LLM-Agenten, die selbstständig Such-, Denk- und Planungsaufgaben ausführen, um komplexe Probleme zu lösen.
## 🎯 Ziele und Herausforderungen
Die Forschung zielt darauf ab:
- Präzises Retrieval zur Unterstützung des Reasoning-Prozesses zu erreichen.
- Tiefere, faktenbasierte Argumentation zu ermöglichen.
- Adaptive Systeme zu schaffen, die in komplexen, wissensintensiven Szenarien effektiv sind.
## 🚧 Aktuelle Herausforderungen und zukünftige Richtungen:
- Verbesserung der Retrieval-Qualität und -genauigkeit.
- Minimierung von Fehlern oder Inkonsistenzen im abgerufenen Wissen, die das Reasoning beeinträchtigen könnten.
- Erhöhung der Systemflexibilität für eine menschenähnlichere Interaktion und Problemlösung.
## 💻 Ressourcen
Die vollständige Übersicht ist auf GitHub verfügbar: [https://github.com/DavidZWZ/Awesome-RAG-Reasoning](https://github.com/DavidZWZ/Awesome-RAG-Reasoning)
Diese Entwicklung stellt einen wichtigen Schritt hin zu zuverlässigeren, leistungsfähigeren und menschenzent

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein bedeutender Fortschritt im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der große Sprachmodelle (LLMs) mit Informationssystemen kombiniert, um Faktenzuverlässigkeit, Genauigkeit und Kontextrelevanz zu verbessern. Diese systematische Überprüfung untersucht die Entwicklung von RAG seit seiner Einführung im Jahr 2020 bis hin zu aktuellen hochmodernen Implementierungen in verschiedenen Anwendungsbereichen.
RAG wurde ursprünglich entwickelt, um die Einschränkungen großer Sprachmodelle hinsichtlich veralteten Wissens und Halluzinationen zu überwinden. Durch die Integration eines neuronalen Retrievers mit einem Sequenz-zu-Sequenz-Generierungsmodell ermöglicht RAG faktisch fundierte Antworten und bietet gleichzeitig verbesserte Aktualität und Nachvollziehbarkeit.
Die Überprüfung analysiert detailliert technische Komponenten wie Retrieval-Mechanismen, Generierungsmodelle und Fusionsstrategien. Ein jährlicher Überblick zeigt die wichtigsten Meilensteine und Forschungstrends auf, darunter die Erweiterung von RAG durch größere vortrainierte Modelle, hybride Suchansätze und agentenbasierte Architekturen.
Neben akademischen Fortschritten beleuchtet die Arbeit auch die praktische Anwendung von RAG in Unternehmenssystemen, einschließlich Herausforderungen bei der Nutzung proprietärer Daten, Sicherheitsaspekten und Skalierbarkeit. Eine vergleichende Bewertung verschiedener RAG-Implementierungen hebt Leistungskriterien wie Retrieval-Genauigkeit, Generierungsqualität, Latenzzeiten und Recheneffizienz hervor.
Aktuelle Herausforderungen umfassen die Qualität der abgerufenen Informationen, Datenschutzbedenken und den Integrationsaufwand. Die Überprüfung zeigt vielversprechende neue Lösungen auf, darunter datenschutzfreundliche Verfahren, optimierte Fusionsstrategien sowie agentenbasierte Architekturen, die zu zuverlässigeren, effizienteren und kontextbezogeneren KI-Systemen führen werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RAG eine Schlüsseltechnologie für generative KI darstellt, deren kontinuierliche Weiterentwicklung auf eine vielversprechende Zukunft hinweist, in der Wissen besser integriert, verifiziert und nutzbar gemacht wird.

# 📚 Zusammenfassung des Dokuments "Multimodal Prompt Injection Attacks: Risks and Defenses for Modern LLMs"
Die weitverbreitete Nutzung von Large Language Models (LLMs) in verschiedenen Branchen birgt erhebliche Sicherheitsrisiken, insbesondere durch Prompt-Injection- und Jailbreak-Angriffe. Um diese Risiken systematisch zu bewerten, führten Forscher eine Reihe von Experimenten mit acht kommerziellen LLMs ohne zusätzliche Schutzmaßnahmen durch.
Die Ergebnisse zeigten klare Schwachstellen und unterstrichen die Notwendigkeit verbesserter Sicherheitsvorkehrungen. Untersucht wurden vier Hauptkategorien von Angriffen: direkte Injection, indirekte (externe) Injection, bildbasierte Injection sowie Prompt-Leakage. Obwohl das Modell Claude 3 eine relativ höhere Robustheit zeigte, betonen die Studien die Notwendigkeit zusätzlicher Verteidigungsmechanismen wie Input-Normalisierung für zuverlässigen Schutz.
Ein besonders kritischer Aspekt ist die Datenexfiltration, bei der Angreifer vertrauliche Informationen wie Systemprompts, Trainingsdaten oder API-Schlüssel stehlen können. Dies birgt Risiken in Bezug auf Datenschutzverletzungen (z. B. HIPAA- oder GDPR-Verstöße), Verlust von Benutzervertrauen und rechtliche Konsequenzen. Darüber hinaus kann exfiltrierte Information für weitere Angriffe genutzt werden, beispielsweise durch die Verwendung gestohlener API-Schlüssel zur Durchführung unbefugter Abfragen oder den Zugriff auf interne Datenbanken.
Die Autoren betonen daher dringend die Notwendigkeit proaktiver Sicherheitsmaßnahmen, kontinuierlicher Bewertung von LLM-Vulnerabilitäten und strukturierter Verteidigungsstrategien, da neue Angriffstechniken ständig entstehen können. Die Ergebnisse liefern einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Large Language Models in Unternehmens- und kritischen Infrastruktursystemen.

In der medizinischen Datenanalyse stellt die Umwandlung unstrukturierter Texte in ein strukturiertes Format eine große Herausforderung dar. Diese Studie präsentiert eine automatisierte, lokal betriebene und datenschutzkonforme Pipeline, die Open-Source-Large-Language-Modelle (LLMs) mit Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Architektur nutzt, um medizinische Dokumente auf Deutsch zu verarbeiten und in strukturierte Daten zu überführen.
Die entwickelte Pipeline wurde anhand eines proprietären Datensatzes von 800 Originaluntersuchungsberichten getestet. Die Ergebnisse zeigten eine Genauigkeit von bis zu 90 % bei der Datenextraktion im Vergleich zur manuellen Bearbeitung durch Ärzte und medizinische Studenten. Dies unterstreicht das Potenzial des Systems als wertvolles Werkzeug, um relevante Informationen aus unstrukturierten Quellen effizient zu extrahieren.
Die Methode basiert auf einer Pipeline, die deutsche Dokumente zunächst in englische übersetzt, anschließend mithilfe von RAG wichtige Informationen identifiziert und diese schließlich in strukturierter Form für weitere Nutzungen bereitstellt. Die Genauigkeit der Extraktion wurde durch Vergleich mit manuell extrahierten Daten medizinischer Experten bewertet.
Die Autoren betonen, dass ihre Lösung nicht nur eine hohe Genauigkeitsrate erreicht, sondern auch Datenschutzaspekte berücksichtigt, da die Verarbeitung vollständig lokal und ohne externe Datentransfers erfolgt. Zukünftige Forschungsarbeiten sollen sich auf weitere Verbesserungen der Modellgenauigkeit bei unterschiedlichen Dokumentformaten und medizinischen Fachterminologien konzentrieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese automatisierte Pipeline eine effiziente Lösung darstellt, um unstrukturierte medizinische Daten zu strukturieren, was besonders im Hinblick auf die zunehmende Digitalisierung des Gesundheitswesens von großem Nutzen sein kann.

Die vorliegende Arbeit stellt einen umfassenden Evaluationsrahmen für Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme zur Fragebeantwortung mit großen Sprachmodellen (LLMs) dar. Das Framework umfasst die Phasen der Dokumentenaufnahme, Informationsbeschaffung, Antwortgenerierung und Bewertung. Es werden sowohl Ground-Truth-basierte als auch referenzfreie Evaluationsmetriken implementiert, um eine vielseitige Beurteilung zu gewährleisten.
Die Forscher führten umfangreiche Experimente mit verschiedenen Datensätzen durch, darunter NarrativeQA und ein proprietäres Finanzdatenset (FinAM-it), um die Zuverlässigkeit bestehender Metriken im Vergleich zu menschlichen Bewertungen zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass Ground-Truth-basierte Metriken wie BEM und RAGAS Answer Correctness eine moderate Übereinstimmung mit menschlichen Urteilen aufweisen. Referenzfreie Metriken haben jedoch weiterhin Schwierigkeiten, die Qualität von Antworten ohne vordefinierte korrekte Antworten vollständig zu erfassen.
Eine detaillierte Analyse der Spearman-Korrelationskoeffizienten verdeutlichte die Beziehungen und den relativen Nutzen verschiedener Evaluationsansätze über mehrere Domänen hinweg. Die Studie betont die Notwendigkeit fortschrittlicherer, insbesondere referenzfreier Techniken, um menschliche Wahrnehmungen von Relevanz und Korrektheit besser abzubilden.
Insgesamt leistet diese Forschung einen wichtigen Beitrag zu zuverlässigen Evaluationsrahmen für RAG-Systeme, wodurch Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht werden, die den Weg für genaue und menschenähnliche KI-Systeme ebnen.

# 🤖 Zusammenfassung des Dokuments "airr2025142_162610573.pdf"
Die Arbeit befasst sich mit GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation), einer neuen Methode, die strukturierte Informationen aus Graphen nutzt, um die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern.
## 📌 Hauptpunkte:
- **Herausforderungen von LLMs:** Mangel an Fachwissen, Aktualitätsprobleme und Neigung zu "Halluzinationen".
- **GraphRAG Lösung:** Nutzung strukturierter Daten aus Graphen zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz.
- **Vorteile:**
- Exakte und umfassende Wissensabfrage durch Berücksichtigung von Beziehungen zwischen Entitäten.
- Präzisere Antworten und bessere Kontextverständnis, besonders bei komplexen Aufgaben wie Query-Focused Summarization (QFS).
## 🚀 Methoden:
- Integration externer Knowledge Graphen in den LLM Workflow.
- Verwendung von Graph Neural Networks (GNNs), um relationelles Wissen zu erfassen und aussagekräftige Kontexte für die Generierung zu erstellen.
## 🎯 Ergebnisse & Schlussfolgerung:
GraphRAG verbessert die Qualität der Antworten durch Nutzung relationaler Strukturen, reduziert Halluzinationen und erweitert das Anwendungsgebiet von LLMs auf komplexe Aufgabenbereiche. Zukünftige Forschung soll sich auf eine noch stärkere Integration von Graph- und Sprachmodellen konzentrieren, um das Potenzial voll auszuschöpfen.
## 🔑 Keywords:
`GraphRAG`, `Large Language Model (LLM)`, `Retrieval-Augmented Generation (RAG)`

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich im vergangenen Jahr zu einer zentralen Strategie entwickelt, um die Zuverlässigkeit und Kontrollierbarkeit von Anwendungen großer Sprachmodelle (LLMs) in industriellen Umgebungen zu verbessern. Dieses White Paper fasst aktuelle Entwicklungen, Herausforderungen und bewährte Verfahren zusammen, um Unternehmen bei der erfolgreichen Einführung und Nutzung von RAG-Technologien zu unterstützen.
RAG ermöglicht es Unternehmen, LLMs mit eigenen Daten zu erweitern, wodurch Antworten präziser, nachvollziehbarer und auf den neuesten Stand gebracht werden können. Eine naive Implementierung von RAG ist jedoch oft nicht ausreichend; daher betont das White Paper die Notwendigkeit fortgeschrittener Techniken wie HyDE (Hybrid Document Embedding) oder adaptive Retrieval-Methoden zur nachhaltigen Verbesserung der Qualität.
Um eine erfolgreiche Industrialisierung von RAG zu gewährleisten, werden fünf detaillierte "RAG-Rezepte" vorgestellt, die auf reale Herausforderungen zugeschnitten sind:
1. **Cold Start Recipe**: Strategien für das Chunking und Embedding ohne umfangreichen Evaluationsdatensatz.
2. **Virtual Havruta Recipe**: Optimierung der Abfrageformulierungen zur Unterstützung komplexer Kontexte und präziser Quellenangaben.
3. **Deepset Recipe**: Nutzung von Metadaten zur Verbesserung der Filterung, Suche und Reihenfolgezuordnung.
4. **Jina AI Recipe**: Agentenbasierte Ansätze für spezifische Aufgaben wie die Patentaktenrecherche unter Verwendung strukturierter Daten (SQL).
5. **RAGAR Recipe**: Multimodale RAG-gestützte Argumentation zur Unterstützung von Faktenchecks und komplexen Reasoning-Aufgaben.
Neben den technischen Aspekten betont das White Paper auch die Bedeutung einer systematischen Evaluierung von RAG-Systemen. Es werden aktuelle Evaluationsframeworks analysiert, ihre Stärken und Schwächen aufgezeigt und ein klarer Bedarf nach standardisierten Metriken gefordert, um Qualität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit konsistent zu messen und sicherzustellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses White Paper einen praktischen Leitfaden für Unternehmen darstellt, die RAG-Technologien strategisch einsetzen wollen: von der initialen Planung über konkrete Implementierungsstrategien bis hin zur kontinuierlichen Verbesserung durch strukturierte Evaluation.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) verändert die Unternehmensei-, nintelligenz grundlegend, indem es die generativen Fähigkeiten großer Sprachmodelle mit aktuellen Informationsabruf-Systemen kombiniert. RAG ermöglicht es KI-Systemen, auf externe Wissensquellen zuzugreifen und diese in Echtzeit zu nutzen, wodurch wichtige Einschränkungen traditioneller KI überwunden werden – wie veraltete Informationen, fehlende Branchenspezifität oder die Unfähigkeit, firmeneigene Daten zu integrieren.
Die wichtigsten Erkenntnisse zeigen, dass RAG-Technologie breit einsetzbar ist und in verschiedenen Bereichen messbare Mehrwerte schafft. Obwohl sich Implementierungsansätze unterscheiden, teilen sie gemeinsame architektonische Prinzipien, um statische LLMs in dynamische, kontextbezogene Systeme zu verwandeln. Eine frühe Einführung fördert nicht nur kurzfristige Effizienzsteigerungen, sondern legt auch den Grundstein für zukünftige KI-Innovationen.
RAG findet vielfältige Anwendungen: im Gesundheitswesen unterstützt es bei Diagnosen und Behandlungen durch Analyse medizinischer Literatur und Patientendaten in Echtzeit. Im Finanzsektor verbessert RAG die Entscheidungsfindung durch schnellen Zugriff auf Marktdaten, regulatorische Informationen und interne Analysen – Morgan Stanley nutzt dies bereits erfolgreich für seine Vermögensberater. Auch im Rechtswesen hilft RAG bei der Recherche und Einhaltung von Vorschriften.
Darüber hinaus automatisiert RAG Dokumentenverarbeitungsprozesse, wie Bloomberg beispielsweise bei Finanzberichten zeigt. Insgesamt ist RAG eine modulare Schlüsseltechnologie, die KI mit Echtzeitkontext und Intelligenz ausstattet und somit einen großen strategischen Wert für Unternehmen darstellt.

Reciprocal Rank Fusion (RRF) ist eine einfache, aber effektive Methode zur Kombination von Dokumentenranglisten aus mehreren Informationssystemen. In einer Reihe von Experimenten hat sich RRF als überlegen erwiesen gegenüber etablierten Methoden wie Condorcet Fusion und CombMNZ sowie individuellen Ranking-Algorithmen.
Die Autoren demonstrierten dies anhand von TREC-Experimenten und des LETOR 3-Datensatzes, wobei RRF durchweg bessere Ergebnisse erzielte. Die Methode basiert auf einer intuitiven Formel zur Berechnung der RRF-Punktzahl eines Dokuments, die den Einfluss höherrangiger Dokumente berücksichtigt, aber auch die Bedeutung niedrigerer Positionen erhält. Ein konstanter Faktor (k = 60) wurde eingeführt, um den Einfluss von Ausreißern zu reduzieren und eine ausgewogene Bewertung sicherzustellen.
In Pilotstudien und TREC-Tests übertraf RRF konkurrierende Ansätze durchgängig um etwa 4–5 %. Signifikanztests bestätigten diese Verbesserungen statistisch bedeutsam (p < 0,05). Selbst im Vergleich zu Methoden, die menschliche Eingaben nutzten, war der Leistungsunterschied gering oder zugunsten von RRF.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RRF eine einfache, robuste und effektive Metamethode darstellt, die ohne aufwändiges Training auskommt und stets zuverlässig hochwertige Ergebnisse liefert.

Das Whitepaper von Dell mit dem Titel "Skalierbare Architektur für Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit NVIDIA Microservices" beschreibt eine umfassende Lösung zum Einsatz generativer KI-Modelle auf Dell Infrastruktur. Ziel ist es, Unternehmen eine Enterprise-Grade-End-to-End-Lösung zu bieten, die Ressourcen effizient nutzt und somit Kosten reduziert sowie den Return on Investment verbessert.
Das Dokument beleuchtet die Bedeutung von LLMs (Large Language Models) und RAG (Retrieval Augmented Generation), insbesondere im Hinblick auf generative KI-Chatbots. Es wird gezeigt, wie Dell Technologien in Partnerschaft mit NVIDIA eine optimierte Umgebung schaffen, um Unternehmen bei der Bewältigung ihrer speziellen Herausforderungen zu unterstützen – sei es durch die Verbesserung des Kundensupports, die Automatisierung interner Prozesse oder die Bereitstellung schneller Informationszugriffswege für Mitarbeiter.
Im Kern wird eine Kubernetes-basierte Architektur vorgestellt, die Dell PowerScale Storage und NVIDIA Cloud Native Stack nutzt. Diese Kombination ermöglicht eine effiziente Orchestrierung, Skalierbarkeit und optimierte Leistung von KI-Anwendungen. Die Lösung umfasst alle Phasen des RAG-Workflows: Dokumentenaufnahme, Verarbeitung und Indexierung sowie die Generierung präziser und kontextbezogener Antworten durch fortschrittliche LLMs.
Ein besonderer Fokus liegt auf praktischer Anwendbarkeit: Das Whitepaper gibt detaillierte Einblicke in Hardware- und Softwarearchitektur, Implementierungsrichtlinien und Voraussetzungen für eine erfolgreiche Bereitstellung. Abschließend werden Testergebnisse vorgestellt, die zeigen, wie diese Architektur die Leistung und Effizienz von RAG-basierten KI-Anwendungen verbessert.

GraphRAG ist ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen, der darauf abzielt, die Einschränkungen traditioneller Chunk-basierter RAG-Methoden zu überwinden. Traditionelle RAG-Systeme haben Schwierigkeiten, Beziehungen zwischen Informationen herzustellen und Kontext über verschiedene Dokumente hinweg aufrechtzuerhalten, was zu unvollständigen oder fehlerhaften Antworten führen kann. GraphRAG löst dieses Problem durch die Nutzung von Wissensgraphen, um Inhalte strukturiert darzustellen und so einen reichhaltigeren Kontext für Large Language Models (LLMs) zu schaffen.
GraphRAG nutzt Werkzeuge wie Neo4j zur Erstellung einer Datenbank, in der Informationen als Knoten und Beziehungen dargestellt werden. Dies ermöglicht es dem System, Abhängigkeiten, Hierarchien und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datenelementen zu verstehen – sei es unstrukturierter Text aus Dokumenten oder strukturierte Daten aus Datenbanken. Durch die Verwendung von Cypher-Abfragen kann GraphRAG präzise und kontextbezogene Informationen abrufen, was zu verbesserten Antworten und höherer Qualität der generierten Inhalte führt.
Ein wichtiger Vorteil von GraphRAG ist seine Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit: Da der Antwortweg durch explizite Beziehungen im Graphen dargestellt wird, können Benutzer leicht nachvollziehen, wie das System zu einem bestimmten Schluss oder Ergebnis gekommen ist. Dies erhöht die Transparenz und das Vertrauen in die RAG-Anwendung.
Um GraphRAG zu implementieren, empfiehlt das Dokument folgende Schritte: Zuerst wird eine Neo4j-Datenbank eingerichtet und mit unstrukturierten (z.B. PDFs) und strukturierten Daten befüllt. Anschließend werden LLMs initialisiert und Embeddings erstellt, um Texteinheiten in Vektordarstellungen zu überführen. Mithilfe von Cypher-Abfragen und speziell entwickelten Retrievern wie "VectorCypherRetriever" oder "Text2CypherRetriever" greift das System dann kontextbezogen auf Wissen zu, um fundierte Antworten zu generieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GraphRAG durch die Strukturierung von Wissen in Graphen einen bedeutenden Fortschritt gegenüber traditionellen RAG-Methoden darstellt. Dies führt zu intelligenteren, nachvollziehbareren und kontextsensibleren Anwendungen, die besser auf komplexe Informations

Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Methode der Künstlichen Intelligenz, die im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt wird. Sie kombiniert Techniken zur Informationsbeschaffung mit Sprachmodellen, um präzisere und detailliertere Texte zu generieren. Im Kern nutzt RAG relevante Dokumente als zusätzlichen Kontext, was besonders in Anwendungen wichtig ist, bei denen exakte und vollständige Informationen erforderlich sind.
Ziel des Projekts war es, die Effizienzsteigerung durch den Einsatz von RAG-Techniken bei der Informationsgewinnung aus Dokumenten zu untersuchen. Die Autoren beschreiben notwendige Systeme für eine praktische Implementierung und zeigen auf, wie sich diese Technik positiv auf Arbeitsabläufe auswirken kann.
Die Arbeit betont zudem, wie künstliche Intelligenz zunehmend unseren Alltag und unsere Arbeitsmethoden verändert. Werkzeuge wie RAG ermöglichen es, große Informationsmengen schneller und präziser zu bearbeiten. Das Projekt hebt hervor, dass die Integration von KI-Technologien in den beruflichen und privaten Bereich unser Potenzial zur schnellen und genauen Bearbeitung großer Datenmengen deutlich verbessert.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RAG eine Schlüsseltechnologie darstellt, um die Effizienz bei der Informationsgewinnung zu steigern und gleichzeitig einen Mehrwert für viele Bereiche unseres Lebens zu schaffen.

In der heutigen, zunehmend vernetzungsdurchsetzten Welt ist die Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) und Graph Neural Networks (GNNs) zu einem wichtigen Forschungsbereich geworden. Die vorliegende Arbeit stellt G-Retriever vor, eine neuartige Methode, die speziell darauf abzielt, das Verständnis und die Nutzung realer Textgraphen zu verbessern. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, welche sich meist auf traditionelle Graphaufgaben oder einfache Abfragen kleiner, synthetischer Graphen konzentrierten, ermöglicht G-Retriever einen flexiblen, dialogorientierten Umgang mit komplexen, textbasierten Graphen in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Szenengraphverständnis, Common-Sense-Reasoning und Wissensgraphabfragen.
Um die Entwicklung und Bewertung solcher Systeme voranzutreiben, stellen die Autoren ein neues Benchmark-Dataset namens GraphQA bereit. G-Retriever selbst basiert auf dem Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Prinzip und nutzt eine Technik des "Soft Promptings", um das Verständnis von Textgraphen zu verbessern. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Bewältigung größerer Graphen, die den Kontextfenstergrößen herkömmlicher LLMs entsprechen könnten. Hierzu wird ein neuartiger Ansatz vorgestellt, der die Retrieval-Aufgabe als Prize-Collecting Steiner Tree Optimierungsproblem formuliert.
Die Ergebnisse zeigen, dass G-Retriever in verschiedenen Domänen und Anwendungsfällen besser abschneidet als bestehende Methoden, insbesondere bei komplexeren Abfragen und größeren Graphstrukturen. Darüber hinaus reduziert das System Halluzinationen, ein häufiges Problem bei LLMs, und ermöglicht so zuverlässigere Antworten. Die entwickelten Datasets und der Code sind öffentlich zugänglich, um weitere Forschung und Anwendung in diesem vielversprechenden Bereich zu fördern.

Die vorliegende Arbeit stellt einen neuen Evaluationsrahmen namens plot-RAG (pRAG) für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme vor, der eine detaillierte Analyse auf Komponentenebene ermöglicht. RAG-Systeme sind zunehmend wichtig, um die Faktentreue von Large Language Models (LLMs) zu verbessern, doch ihre Evaluation bleibt aufgrund ihrer komplexen Architektur herausfordernd. Der pRAG-Framework visualisiert die Performance einzelner Komponenten wie Retrieval und Re-Ranking ohne aufwendige LLM-basierte Bewertungen zurückzugreifen.
Die Autoren demonstrieren die Effektivität von pRAG anhand eines realen Frage-Antwort-Systems für technische Dokumentationen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Erstellung und Validierung synthetischer Evaluationsdatensätze, welche die Qualität manuell erstellter Datensätze erreichen oder übertreffen können. Die Experimente zeigen deutlich, dass der Retrieval-Komponente oft den größten Engpass in RAG-Systemen darstellt. Es wird eine Formel vorgestellt, um die optimale Größe des abgerufenen Dokumentensatzes basierend auf den Anforderungen an Antwortzeiten zu bestimmen.
Diese Beiträge ermöglichen eine effizientere und gezieltere Evaluation von RAG-Systemen, insbesondere in spezialisierten Bereichen, wo die Erstellung hochwertiger Ground-Truth-Daten hohe Expertenressourcen erfordert. Die Forschung adressiert wesentliche Lücken aktueller Evaluationsmethoden, indem sie einen umfassenden Rahmenwerk schafft, der sowohl die technische Komplexität als auch praktische Aspekte berücksichtigt.

In der heutigen Zeit stellen Large Language Models (LLMs) eine Schlüsseltechnologie für zahlreiche Anwendungen dar, darunter Chatbots, virtuelle Assistenten und Code-Generatoren. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten weisen LLMs auch Einschränkungen auf: Ihr Wissen ist auf bestimmte Datenstände beschränkt, sie neigen zu Ungenauigkeiten oder "Halluzinationen" und haben keinen Zugriff auf private Unternehmensdaten. Um diese Probleme zu überwinden, wird Retrieval-Augmented Generation (RAG) immer beliebter.
RAG ergänzt das Wissen eines LLMs durch zusätzliche, spezifische Informationsquellen, ohne dass ein zeitaufwändigen und kostspieligen Fine-Tuning-Prozess erforderlich ist. Bei RAG werden Benutzeranfragen mit Informationen aus einer vorgegebenen Wissensdatenbank angereichert, wodurch genauere, aktuellere Antworten entstehen. Dies ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, Chatbots zu erstellen, die auf dem neuesten Stand ihres Produktwissens oder Serviceangeboten sind und Kunden präzise Auskünfte geben können.
Ein typischer RAG-Workflow besteht aus mehreren Phasen: Zunächst werden Dokumente geladen, in Textabschnitte unterteilt und anschließend mithilfe von Vektoreinbettungen in numerische Form gebracht. Diese Vektorrepräsentationen werden dann in einer Datenbank gespeichert, um schnell durchsucht werden zu können. Bei einer Benutzeranfrage wird diese ebenfalls in einen Vektor umgewandelt, der dann mit den Dokumentenvektoren verglichen wird, um relevante Informationen abzurufen und dem LLM als Kontext zur Generierung einer Antwort zu dienen.
Durch den Einsatz von OpenVINO™ und LangChain lässt sich eine effiziente RAG-Pipeline aufbauen, die von Best-in-Class Leistung bis hinunter zur einfachen Bereitstellung in Cloud- oder Serverumgebungen reicht. Der Ansatz verbessert nicht nur die Qualität der Antworten durch Faktenbasiertheit und Aktualität, sondern schafft auch Transparenz, da Quellenangaben möglich sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RAG eine kostengünstige und effektive Möglichkeit darstellt, das Potenzial von LLMs optimal zu nutzen und gleichzeitig deren Einschränkungen in Bezug auf Wissen, Genauigkeit und Zugriff auf aktuelle Informationen zu beheben.

Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt, doch ihre Leistungsfähigkeit ist begrenzt, insbesondere bei domänenspezifischen Fragen und komplexen Schlussfolgerungen. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wird Retrieval-Augmented Generation (RAG) immer beliebter: LLMs werden dabei durch externe Wissensquellen ergänzt, um Faktenkorrektheit und Kontextverständnis zu verbessern.
Graph-basierte RAG-Methoden nutzen die Struktur von Graphen, um Beziehungen zwischen Entitäten darzustellen und so komplexere Abfragen zu unterstützen. Insbesondere Tree-Organized RAG hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, jedoch auf Kosten der Skalierbarkeit bei großen Datensätzen. Um dies zu verbessern, schlagen die Autoren eine neue Architektur vor, die Locality-Sensitive Hashing (LSH) nutzt, um die Effizienz und Skalierbarkeit von Tree-Organized RAG zu erhöhen.
Durch den Einsatz von LSH wird die Datenpartitionierung und das Einfügen von Knoten in einer mehrphasigen Strategie optimiert, was die Graphkonstruktion beschleunigt und gleichzeitig die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Abfrageergebnisse verbessert. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass diese Methode sowohl die Vorteile hierarchischer Organisation als auch erhebliche Verbesserungen hinsichtlich Zeitersparnis und Effektivität bei großen Datensätzen bietet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Arbeit eine innovative Lösung für die Skalierungsprobleme bestehender Graph-RAG-Systeme darstellt, wodurch LLMs in der Lage sind, auch komplexe domänenspezifische Aufgaben effizient und präzise zu bewältigen.

Intelligente Agentensysteme haben sich dank den Fortschritten bei großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4, Gemini und Qwen zu einem wichtigen Forschungsbereich entwickelt. Diese Systeme zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Aufgaben in natürlicher Sprache zu bearbeiten, komplexe Probleme zu lösen und mit externen Tools und Umgebungen zu interagieren. Aktuelle Agentensysteme ähneln oft Mehragentensystemen (MAS), bei denen spezialisierte Komponenten zusammenarbeiten, wobei LLMs typischerweise die zentrale Rolle der Planung oder Steuerung übernehmen.
Obwohl vielversprechende Ergebnisse in Bereichen wie Softwareentwicklung, wissenschaftliche Entdeckung und Automatisierung erzielt wurden, bleiben robuste, wiederverwendbare und wirklich intelligente Agentensysteme eine Herausforderung. Die Autoren argumentieren, dass skalierbare und vertrauenswürdige MAS vier Kernkompetenzen benötigen: Planung, Ausführung, Wissensmanagement und Werkzeugnutzung.
Die **Planung** umfasst die Zerlegung von Zielen in Teilaufgaben und die Organisation des Arbeitsablaufs. Bei der **Ausführung** werden Pläne umgesetzt, Aufgaben parallelisiert und Fehler behandelt. Das **Wissensmodul** unterstützt das logische Schließen durch Wissensabruf und Gedächtnisverwaltung. Die **Werkzeugnutzung** ermöglicht die nahtlose Integration externer APIs und Modelle.
Die Architektur sollte modular aufgebaut sein, mit klar definierten Schnittstellen zwischen den Komponenten (Planungsanfragen, Abfragesysteme, Werkzeugaufrufe), um Interpretierbarkeit und Verifizierbarkeit zu gewährleisten. Die Autoren ziehen Parallelen zur Entwicklung moderner Datenbanksysteme hin zu strukturierten, optimierten und verlässlichen Systemen. Sie schlagen vor, dass Prinzipien aus dem Bereich Data Management (wie deklarative Spezifikation, kostenbasierte Optimierung und interoperable Pipelines) auch für zukünftige Agentensysteme von großem Nutzen sein können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die nächste Generation intelligenter Agentensysteme durch eine modulare Architektur, klare Schnittstellen zwischen den Komponenten sowie die Integration bewährter Prinzipien aus dem Bereich Data Management gekennzeichnet sein wird, um so robustere, effizientere und vertrauenswürdigere Systeme zu schaffen.

Die Arbeit stellt MEMERAG vor, einen mehrsprachigen Meta-Evaluierungs-Benchmark für Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme. Da die automatische Bewertung von RAG-Systemen auf detaillierten Aspekten wie Faktentreue und Relevanz basiert, unterstützt ein Meta-Evaluierungs-Benchmark die Entwicklung automatischer Evaluatoren, die mit menschlichen Urteilen übereinstimmen. Bestehende Benchmarks konzentrieren sich jedoch meistens auf Englisch oder verwenden übersetzte Daten, was kulturelle Nuancen vernachlässigt.
MEMERAG baut auf dem MIRACL-Datensatz auf und verwendet dabei Fragen in Originalsprachen sowie Antworten verschiedener Large Language Models (LLMs), die von Experten hinsichtlich Faktentreue und Relevanz beurteilt werden. Die Ersteller betonen den nativen Ansatz, um eine bessere Übereinstimmung mit der Erfahrung von Nutzern zu erreichen.
Ein Hauptaugenmerk liegt auf der Qualitätssicherung durch einen strukturierten Annotationsprozess, der hohe Übereinstimmungsraten zwischen den Annotatoren erreicht. Das Ergebnis ist ein Benchmark, der zuverlässige Einblicke in die Leistung von RAG-Systemen über verschiedene Sprachen hinweg ermöglicht. Die Forscher demonstrieren anhand von LLM-as-a-Judge Experimenten, wie der Benchmark Verbesserungen durch fortschrittliche Prompting-Techniken und Modelle erkennen kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MEMERAG eine wertvolle Ressource darstellt, um die Qualität und Zuverlässigkeit von mehrsprachigen RAG-Systemen zu verbessern und weiterzuentwickeln.

Die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen 2025 identifiziert und priorisiert die kritischsten Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit Large Language Models (LLMs). Diese Liste dient als Leitfaden für Entwickler, Sicherheitsexperten und Unternehmen, um ihre Anwendungen besser zu schützen.
Die größte Bedrohung stellt **Prompt Injection** dar (LLM01), bei der Angreifer durch manipulierte Eingabeaufforderungen die Kontrolle über das Verhalten von LLMs übernehmen oder sensible Daten preisgeben können. Um dieser Gefahr zu begegnen, empfiehlt OWASP klare Trennung zwischen Anweisungen und Benutzerdaten, robuste Validierungsmechanismen sowie die Verwendung von Sicherheitsrichtlinien.
Ein weiteres wichtiges Risiko ist die **Offenlegung sensibler Informationen** (LLM02). LLMs können unbeabsichtigt vertrauliche Daten preisgeben, insbesondere wenn diese in Trainingsdatensätzen enthalten sind oder durch Prompt-Injection-Angriffe freigelegt werden. Prävention hierbei erfordert sorgfältiges Data-Management, Anonymisierungstechniken und Zugriffskontrollen.
Die **Sicherheit der Lieferkette** (LLM03) gewinnt ebenfalls an Bedeutung: Angreifer könnten Schadcode in Open-Source-Komponenten oder Drittanbieter-APIs einschleusen, die LLMs nutzen. Um dies zu verhindern, empfiehlt OWASP regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und das Management von Abhängigkeiten.
Darüber hinaus warnt OWASP vor **Data- und Model-Poisoning** (LLM04), bei dem Trainingsdaten oder Modelle selbst durch bösartige Eingaben manipuliert werden, um LLMs schädliche Ausgaben zu erzeugen oder bestimmte Ergebnisse zu erzwingen. Hier sind robuste Validierungs- und Überprüfungsprozesse erforderlich.
Zusammenfassend betont die OWASP Top 10 für LLMs 2025 die Notwendigkeit umfassender Sicherheitsmaßnahmen in allen Phasen des LLM-Lebenszyklus, von der Datenerhebung über Entwicklung bis hin zum Betrieb. Regelmäßige Updates, Schulungen und die Anwendung bewährter Sicherheitspraktiken sind entscheidend, um das volle Potenzial dieser Technologie sicher zu nutzen.

Das Dokument stellt SCMRAG vor, ein selbstkorrigierendes System zur erweiterten Generierung durch Abruf (Retrieval-Augmented Generation, RAG), das speziell für LLM-Agenten entwickelt wurde. Traditionelle RAG-Systeme basieren auf statischen Wissensdatenbanken und sind anfällig für veraltete Informationen und Fehler. SCMRAG adressiert diese Schwächen durch die Verwendung eines dynamischen, vom LLM unterstützten Knowledge Graphen, der sich kontinuierlich verbessert und aktualisiert.
Ein wesentliches Merkmal von SCMRAG ist sein selbstkorrigierender Mechanismus, der es dem System ermöglicht, autonom fehlende Informationen zu erkennen und aus externen Quellen (z. B. Web) abzurufen. Ein Reasoning-Agent innerhalb von SCMRAG bestimmt, ob die vorhandenen Informationen ausreichend sind oder ob eine Korrektur notwendig ist, wodurch die Genauigkeit und Effizienz verbessert werden.
Die Leistungsfähigkeit von SCMRAG wurde anhand verschiedener Datensätze demonstriert (MultiHop-RAG, ARC AI2, PopQA, PubHealth, WikiBio), wobei signifikante Verbesserungen bei der Präzision des Abrufs und einer Verringerung von Halluzinationen festgestellt wurden. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial von SCMRAG, die Interaktion zwischen LLM-Agenten und Wissensdatenbanken neu zu definieren, indem es eine anpassungsfähigere und zuverlässigere Lösung für vielfältige Anwendungen bietet.
Insgesamt stellt SCMRAG einen wichtigen Fortschritt in der RAG-Technologie dar, da es dynamische Anpassungsfähigkeit, Selbstkorrekturmechanismen und verbesserte Genauigkeit vereint, um die Zuverlässigkeit von LLM-Agenten zu erhöhen.

In der automatisierten Bewertung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen bestehen Herausforderungen wie Halluzinationen bei domänenspezifischem Wissen und das Fehlen standardisierter Benchmarks für unternehmensinterne Aufgaben. Dies erschwert die Bewertung von RAG-Varianten, beispielsweise RAG-Fusion (RAGF), insbesondere in Produkt-QA-Szenarien wie bei Infineon Technologies.
Um diese Probleme zu lösen, schlagen die Autoren ein umfassendes Bewertungsframework vor, das Large Language Models (LLMs) zur Erstellung großer Datensätze synthetischer Fragen nutzt, basierend auf realen Benutzeranfragen und domänenspezifischen Dokumenten. Mittels LLM-as-a-Judge wird die Qualität der abgerufenen Dokumente und Antworten bewertet, um schließlich verschiedene RAG-Agentenvarianten mithilfe des automatisierten Elo-basierten Wettbewerbs (RAGElo) zu ranken.
Die Bewertung durch den LLM-als-Richter korreliert moderat positiv mit der Expertenbewertung in Bezug auf Relevanz, Genauigkeit, Vollständigkeit und Präzision. RAGF zeigte im Elo-Score eine bessere Leistung als einfaches RAG, jedoch wurde bei näherer Betrachtung festgestellt, dass RAGF in der Vollständigkeit deutlich besser ist, während es hinsichtlich der Präzision leicht schlechter abschneidet. Das Infineon-RAGF-Assistentenmodell demonstrierte zudem höhere Punktzahlen bei der Dokumentrelevanz (MRR@5).
Die Ergebnisse zeigen, dass RAGElo die menschlichen Annotationspräferenzen positiv widerspiegelt, wobei jedoch weiterhin Vorsicht geboten ist. Insgesamt führt der Ansatz von RAGF zu vollständigeren Antworten und besserer Qualität gemäß der Expertenannotation und den Kriterien von RAGElo.

In der heutigen Forschung spielen große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) eine immer wichtigere Rolle. Ihre Anwendung in spezialisierten Fachgebieten stellt jedoch eine Herausforderung dar, da sie oft nicht über das notwendige Expertenwissen verfügen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich als vielversprechende Lösung herauskristallisiert, um diese Modelle durch die Integration externer Wissensdatenbanken anzupassen und ihnen Zugriff auf spezialisiertes Wissen im Inferenzprozess zu ermöglichen.
Trotz des Potenzials von RAG stoßen traditionelle, textbasierte Retrieval-Methoden auf Herausforderungen: komplexe Anfrageverständnis in professionellen Kontexten, Schwierigkeiten bei der Integration verteilter Wissensquellen sowie Effizienzengpässe bei steigender Datenmenge. Um diesen zu begegnen, hat sich das neue Paradigma Graph-based Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) entwickelt.
GraphRAG adressiert die genannten Schwächen durch drei Hauptinnovationen: Erstens stellt es Wissen in einer graphbasierten Struktur dar, welche explizit Beziehungen und Hierarchien abbildet. Zweitens werden effiziente Graph-Retrieval-Techniken eingesetzt, die einen kontextbezogenen Wissensabruf mit der Fähigkeit zum Mehrschritt-Reasoning ermöglichen. Drittens integriert GraphRAG dieses Wissen strukturbewusst, um kohärente und logisch korrekte Antworten zu generieren.
Die Autoren analysieren in dieser Übersichtsarbeit systematisch die technischen Grundlagen von GraphRAG und untersuchen aktuelle Implementierungen in verschiedenen Fachbereichen. Dabei identifizieren sie sowohl technische Herausforderungen als auch vielversprechende Forschungsrichtungen. Eine Sammlung relevanter Ressourcen, darunter wissenschaftliche Arbeiten, Open-Source-Daten und Projekte, ist unter https://github.com/DEEP-PolyU/Awesome-GraphRAG verfügbar.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GraphRAG eine vielversprechende Weiterentwicklung von RAG darstellt, die LLMs besonders für den Einsatz in spezialisierten Domänen weiter verbessert und anpassungsfähig macht.

Retrieval Augmented Generation (RAG) hat sich zu einem wichtigen Ansatz entwickelt, um generative KI-Modelle mit externen Daten zu erweitern und so genauere, kontextbezogen relevantere Antworten zu ermöglichen. Im Gegensatz zu früheren Methoden, die auf umfangreiche und kostenintensive Modelltrainings angewiesen waren, ermöglicht RAG es Unternehmen nun, ihre eigenen privaten Datensätze zu nutzen, wodurch die Qualität und Zuverlässigkeit der KI-Antworten verbessert wird. Der traditionelle RAG-Prozess beinhaltet das Abrufen relevanter Informationen aus einer Datenbank und deren anschließende Verwendung durch das Sprachmodell zur Erstellung einer Antwort.
Agentic RAG geht einen Schritt weiter, indem es eine intelligente Entscheidungslogik einführt. Anstatt nur auf die abgerufenen Daten zu reagieren, treffen Agenten aktiv Entscheidungen darüber, wie sie diese nutzen, welche zusätzlichen Informationen benötigt werden und welche Aktionen als nächstes ausgeführt werden sollen. Dies ermöglicht dynamische Planungsprozesse, autonome Iterationen sowie die Integration externer Tools und APIs.
Die Vorteile von Agentic RAG gegenüber traditionellen RAG-Systemen sind vielfältig: verbesserte Skalierbarkeit und Flexibilität durch modulare Architektur, eine höhere Qualität der Antworten durch aktive Überprüfung und Korrektur von Informationen, schnellere Reaktionszeiten sowie eine stärkere Personalisierung. Konkret unterstützt Agentic RAG Bereiche wie Kundensupport durch die Bereitstellung personalisierter und effizienterer Lösungen, Content-Erstellung durch schnelle Anpassung an spezifische Nutzerbedürfnisse und datengetriebene Entscheidungsfindung in Branchen, in denen Echtzeitinformationen entscheidend sind.

Generative AI (GenAI) verändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Retrieval Augmented Generation (RAG) hat sich als leistungsstarkes Werkzeug herausgestellt, um vortrainierte Sprachmodelle mit lokalisiertem Wissen zu erweitern. Die Implementierung einer RAG-Architektur erfordert den Zugriff auf lokale Vektordatenbanken, wobei die Netzwerkdesignaspekte oft vernachlässigt werden.
Dieses Whitepaper von Juniper Networks und VAST Data untersucht, wie eine lokale RAG-basierte Architektur einfach mit Juniper Switches und Network Fabrics bereitgestellt und verwaltet werden kann. Es zeigt auch, wie Apstra Data Center Director verwendet werden kann, um die Netzwerkinfrastruktur so zu gestalten, dass sowohl Abfragen für Inferenz als auch Datenbankabfragen unterstützt werden, ohne dabei die Komplexität zu erhöhen.
Large Language Models (LLMs) bieten Unternehmen großen Mehrwert, indem sie allgemeines und spezifisches Wissen bereitstellen. Sie können vielfältige Aufgaben erfüllen, von Kundenservice-Chatbots bis hin zu leistungsstarken Wissensdatenbanken. Allerdings haben LLMs Einschränkungen: Sie können veraltete oder falsche Informationen enthalten, proprietäres Wissen fehlt ihnen (ohne Finetuning) und sie neigen dazu, unvollständige oder sogar erfundene Antworten ("Halluzinationen") zu geben.
RAG ermöglicht es, vortrainierte Modelle durch zusätzliche Datenquellen kontextbezogen anzupassen. Die LLMs nutzen diese zusätzlichen Informationen, um präzisere und relevantere Antworten zu generieren. Für die Speicherung und effiziente Suche dieser lokalen Inhalte werden häufig Vektordatenbanken verwendet, die den Abrufprozess beschleunigen.
Da der Datenabruf aus der Vektordatenbank ein latenzsensitiver Echtzeit-Prozess ist, muss das Netzwerk extrem leistungsfähig sein. Insbesondere bei größeren Deployments mit mehreren Inferenzknoten wird eine schnelle und zuverlässige gemeinsame Speicherlösung benötigt. Eine separate Infrastruktur für den Datenbank-I/O kann zwar sinnvoll sein, erfordert aber zusätzlichen Aufwand. Oftmals ist es effizienter, RAG-Datenbankabfragen und Inference-Traffic auf der gleichen VXLAN-basierten Netzwerkstruktur zu bündeln.
Neben dem Netzwerk spielt auch die Speicherlösung eine entscheidende Rolle. VAST Data bietet spezialisierte Speichersysteme (z.B. VAST Database oder Datastore), die

Das Dokument "Retrieval Augmented Generation options and architectures on AWS" bietet eine umfassende Übersicht über Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Optionen und -Architekturen innerhalb der Amazon Web Services (AWS)-Umgebung. Es richtet sich an Fachleute, die generative KI-Lösungen einsetzen möchten, insbesondere in Szenarien, in denen spezifisches Wissen aus Datenquellen abgerufen und zur Generierung von Texten oder Antworten verwendet werden muss.
Das Dokument erläutert zunächst das Konzept von RAG, seine Komponenten und Vorteile im Vergleich zu traditionellem Fine-Tuning großer Sprachmodelle. Es werden verschiedene Anwendungsfälle für RAG aufgezeigt, beispielsweise Frage-Antwort-Systeme, Chatbots und Content-Erstellungstools. Ein Schwerpunkt liegt auf den vollständig verwalteten RAG-Optionen von AWS, darunter Amazon Bedrock und Amazon Q Business, wobei deren jeweilige Funktionen und Vorteile hervorgehoben werden.
Ein weiterer wichtiger Aspekt sind die verschiedenen Knowledge-Base-Optionen, die für RAG verwendet werden können: traditionelle Datenquellen wie Datenbanken und Data Lakes sowie spezielle Vektor-Datenbanken zur effizienten semantischen Suche. Das Dokument listet zahlreiche Optionen auf, darunter Amazon Kendra, OpenSearch Service, Aurora PostgreSQL mit pgvector, Neptune Analytics, MemoryDB, DocumentDB sowie populäre externe Lösungen wie Pinecone, MongoDB Atlas und Weaviate.
Abschließend gibt das Dokument Empfehlungen, wie man die passende RAG-Architektur und Tools basierend auf spezifischen Anforderungen auswählt, und fasst hervor, dass eine durchdachte Kombination von Retrieval-Komponenten (z.B. Kendra oder Vektor-Datenbanken) mit Generator-Modellen (wie Amazon Bedrock oder SageMaker AI JumpStart) entscheidend ist für den Erfolg von RAG-basierten Anwendungen.

Das vorliegende Masterarbeitsprojekt befasst sich mit der Entwicklung eines intelligenten Suchsystems, das auf der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Methode basiert. Ziel ist es, die Genauigkeit und Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern, insbesondere bei offiziellen Dokumenten wie dem Boletín Oficial de la Universidad de La Laguna (BOULL).
Im Rahmen des Projekts wurde eine Datenverarbeitungs-Pipeline implementiert, welche die Dokumente in sinnvolle Textabschnitte unterteilt. Diese Abschnitte werden dann mithilfe vortrainierter Sprachmodelle in Vektorrepräsentationen umgewandelt und in einer Vektordatenbank (ChromaDB) gespeichert. Bei Suchanfragen nutzt das System fortgeschrittene Distanzberechnungsmethoden, um relevante Textfragmente zu identifizieren. Diese werden dann als Kontext für ein generatives KI-Modell verwendet, um präzise und kohärente Antworten zu formulieren.
Die Evaluation des Systems erfolgte anhand eines Fragenkatalogs, der sowohl die Qualität der Informationsrückgewinnung als auch die Nützlichkeit der generierten Antworten bewertete. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung hinsichtlich Genauigkeit und Relevanz im Vergleich zu traditionellen Methoden. Dies bestätigt die Effektivität der RAG-Methode in diesem Kontext.
Neben der technischen Lösung für das Problem der Informationsbeschaffung bietet diese Arbeit auch eine solide Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten, insbesondere im Bereich Natural Language Processing und intelligentes Management öffentlicher Informationen.

Die rasante Entwicklung und der breite Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) in Unternehmen eröffnen neue Innovations- und Effizienzpotenziale, bringen aber auch erhebliche Cybersicherheitsrisiken mit sich. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben Experten wie Dell zehn wesentliche Sicherheitsbedenken identifiziert:
1. **Prompt Injection**: Hierbei werden bösartige Prompts verwendet, um die KI-Modelle zur ungewollten Ausgabe von Inhalten oder zur Preisgabe vertraulicher Informationen zu bringen.
2. **Offenlegung sensibler Daten**: LLMs können versehentlich sensible Unternehmensdaten preisgeben, insbesondere wenn diese in Trainingsdatensätzen enthalten sind oder durch unsachgemäße Eingabeaufforderungen reaktiviert werden.
3. **Supply-Chain-Risiken**: Schwachstellen bei Drittanbieter-Tools und -Modellen stellen ein Sicherheitsrisiko dar, das die gesamte KI-Infrastruktur gefährden kann.
4. **Datenkorruption**: Das Verändern oder Kontaminieren von Trainingsdaten kann dazu führen, dass Modelle fehlerhafte, voreingenommene oder sogar schädliche Ergebnisse liefern.
5. **Fehlinterpretation der Ergebnisse**: Eine kritische Überprüfung der KI-Ausgabe ist notwendig, da eine zu blinde Nutzung zu Fehlentscheidungen und Compliance-Verstößen führen kann.
6. **Übermäßige Abhängigkeit von Modellen**: Die ausschließliche Verlagerung auf KI-generierte Entscheidungen ohne menschliche Aufsicht birgt das Risiko, schwerwiegende Fehler oder Manipulationen unbemerkt zu lassen.
7. **Prompt Leaks**: Das ungewollte Offenlegen von Systemaufforderungen (Prompts) kann Angreifern helfen, Sicherheitslücken auszunutzen und Modelle zu missbrauchen.
8. **Vektorielle und Integrationsschwachstellen**: Fehler in der Integration von KI-Modellen in bestehende Systeme können Hintertüren für Angriffe öffnen.
9. **Desinformation**: Generative KI kann zur Erstellung überzeugender, aber falscher Inhalte genutzt werden, was Unternehmen vor Rufschäden und rechtlichen Konsequenzen gefährdet.
10. **Übermäßiger Ressourcenverbrauch**: Ein ineffizienter Einsatz von Rechenleistung durch schlecht optimierte Modelle oder Anwendungen stellt eine Sicherheitslücke dar, die Angreifer zur Über

In der heutigen digitalen Arbeitswelt ist der Bedarf an effizienter Informationsbeschaffung von zentraler Bedeutung. Mitarbeiter sehen sich oft mit unzureichenden Suchsystemen konfrontiert, was zu Frustration und Produktivitätsverlusten führt. Eine aktuelle Studie zeigt, dass 79 % der Angestellten mit den Benutzeroberflächen herkömmlicher Enterprise-Suchsysteme unzufrieden sind.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben sich künstliche Intelligenz (KI)-basierte Gesprächsagenten und Large Language Models (LLMs) als vielversprechende Lösung herauskristallisiert. Diese intelligenten Assistenten ermöglichen eine natürlichsprachliche Interaktion und bieten maßgeschneiderte Antworten, die traditionelle Systeme überwinden. Insbesondere im Unternehmenskontext ist diese Entwicklung wichtig, da Mitarbeiter schnell und unkompliziert auf interne Daten zugreifen können, beispielsweise bei der Bearbeitung von Verträgen oder komplexen Anforderungen.
Allerdings neigen LLMs ohne zusätzliche Unterstützung dazu, Fakten zu erfinden oder veraltete Informationen wiederzugeben, ein Phänomen, das als "Halluzination" bekannt ist. Um dieses Problem zu adressieren, hat sich der Ansatz "Retrieval-Augmented Generation (RAG)" etabliert. RAG kombiniert die Stärke generativer Modelle mit externem Wissen aus strukturierten Datenbanken und sorgt so für zuverlässigere Antworten, die auf aktuellen Informationen basieren.
In einer kürzlich veröffentlichten Studie untersuchen Klesel und Wittmann das Framework RAG detailliert. Sie zeigen, wie RAG-Architekturen nicht nur die Genauigkeit verbessern, sondern auch neue Forschungsfragen und Anwendungsmöglichkeiten eröffnen. Durch die Verknüpfung von KI-basierten Generierungsmodellen mit unternehmenseigenen Wissensdatenbanken entsteht eine Symbiose, die den Informationsbedarf in Unternehmen effektiv unterstützt und gleichzeitig das Vertrauen in die Ergebnisse erhöht.
Die Autoren betonen, dass RAG nicht nur bestehende Probleme löst, sondern auch neue Chancen für Forschung und Entwicklung schafft. Insbesondere im Bereich der Wirtschaftsinformatik eröffnen sich spannende Forschungsfelder, um RAG-Systeme weiter zu optimieren und an spezifische Unternehmensanforderungen anzupassen.