RAG PDF Dokumente – Übersicht

## Zusammenfassung

Dieses Paper stellt **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** als allgemeines Verfahren vor, das große vortrainierte Sprachmodelle (parametrischer Speicher) mit einer nicht‑parametrischen Wissensdatenbank (dichte Vektorindizes von Wikipedia) kombiniert. Die Autoren beschreiben zwei RAG‑Varianten:
- **RAG‑Sequence**: Das gleiche abgerufene Dokument wird für die gesamte Ausgabe verwendet.
- **RAG‑Token**: Für jedes Token kann ein anderes Dokument herangezogen werden.

Durch End‑to‑End‑Training von Retriever (DPR) und Generator (BART/T5) erreichen die Modelle den State‑of‑the‑Art auf mehreren wissensintensiven Aufgaben, darunter offene Frage‑Antwort‑Benchmarks (Natural Questions, WebQuestions, CuratedTREC) sowie Generierungsaufgaben (MS‑MARCO, Jeopardy). Die Ergebnisse zeigen verbesserte **Faktizität**, **Spezifität** und **Vielfalt** gegenüber rein parametrischen Seq2seq‑Modellen. Zudem wird demonstriert, dass das nicht‑parametrische Gedächtnis leicht aktualisiert werden kann, um neues Weltwissen zu integrieren.

Das Paper liefert zudem offene Quellcodes (HuggingFace Transformers) und ein interaktives Demo, was die Reproduzierbarkeit unterstützt.

## Zusammenfassung

Dieses Paper stellt das erste **multimodale Retrieval‑augmented Generation (RAG)‑Pipeline** für *knowledge‑intensive Video Question Answering* (KI‑VideoQA) vor. Ziel ist es, offene Fragen zu Videos zu beantworten, die externes Wissen benötigen – sowohl aus strukturierten Quellen (z. B. Wissensbasen) als auch aus unstrukturierten Text‑ und Videokorpora.

### Hauptbeiträge
1. **Pipeline**: Kombination von Vision‑Language‑Modellen (VLMs) mit Retrieval‑Komponenten, die Text‑ und Video‑Material aus mehreren Datenquellen zurückliefern.
2. **Erweiterung auf offene Fragen**: Neben Multiple‑Choice‑Fragen wird das System für freie Textantworten evaluiert.
3. **Umfangreiche Analyse**: Sieben Forschungsfragen werden untersucht, darunter die Wirkung verschiedener Wissensquellen, Retrieval‑Modelle (sparse/dense), Query‑Formulierungen und die Transferierbarkeit auf ein zweites Dataset (KnowIT‑X).

### Ergebnisse
- Durch Retrieval‑Augmentation wird die Genauigkeit bei Multiple‑Choice‑Fragen um **17,5 %** (von 65,2 % auf 76,7 %) verbessert – neuer Stand‑of‑the‑Art‑Wert.
- Der Erfolg hängt stark von der gewählten Modalität und dem Retrieval‑Ansatz ab; insbesondere die Formulierung der Abfrage und die Tiefe des Retrievals sind kritisch.

### Bedeutung für RAG
Das Paper demonstriert, wie **multimodale Retrieval‑Strategien** (Text + Video) VLMs mit notwendigem Hintergrundwissen versorgen können. Es liefert praxisnahe Erkenntnisse zu:
- Auswahl und Kombination von Wissensquellen
- Einsatz von dichten vs. spärlichen Retrieval‑Modellen
- Einfluss von Query‑Enrichment auf die End‑to‑End‑Leistung

Damit leistet das Werk einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung robuster, multimodaler RAG‑Systeme für komplexe, wissensintensive Aufgaben im Video‑Bereich.

## Zusammenfassung

**KiRAG** (Knowledge‑Driven Iterative Retriever for Enhancing Retrieval‑Augmented Generation) ist ein neuartiges iRAG‑Modell, das die Probleme herkömmlicher iterativer RAG‑Systeme adressiert:
1. **Irrelevante Dokumente und fehlerhafte Chain‑of‑Thoughts** können den Retrieval‑Prozess stören.
2. Bestehende Retriever passen sich nicht dynamisch an die sich ändernden Informationsbedürfnisse bei mehrstufiger Argumentation an.

### Kernidee
- Das System zerlegt Dokumente in **Wissens‑Tripel** (⟨Entität, Relation, Entität⟩).
- Während jeder Iteration wird anhand des aktuellen Reasoning‑Chains gezielt nach fehlenden Tripeln gesucht und diese abgerufen.
- Durch die Integration von Reasoning in den Retrieval‑Schritt kann KiRAG **Informationslücken schließen** und gleichzeitig die Fakten­treue erhöhen.

### Ergebnisse
- Auf fünf Multi‑Hop‑QA‑Datensätzen (z. B. HotPotQA, 2Wiki) erzielt KiRAG eine durchschnittliche Verbesserung von **9,40 % bei R@3** und **5,14 % beim F1‑Score** gegenüber bestehenden iRAG‑Modellen.
- Auch im Single‑Hop‑Setting erreicht das Modell Leistungen auf dem Niveau des State‑of‑the‑Art‑Baselines.

### Beitrag
1. Einführung eines iterativen Retrievers, der Wissens‑Tripel nutzt.
2. Dynamische Anpassung des Retrievals an evolving information needs durch ein knowledge‑driven Framework.
3. Empirischer Nachweis einer signifikanten Leistungssteigerung bei Multi‑Hop‑Fragen.

KiRAG demonstriert damit, wie **knowledge‑driven Iteration** die Robustheit und Effektivität von RAG‑Systemen deutlich erhöhen kann.

## Zusammenfassung

Das Dokument ist eine Präsentation von ISPOR 2025 (Montreal) über den Einsatz von **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** zur sicheren und nachvollziehbaren Evidenzgenerierung im Bereich Health Economics and Outcomes Research (**HEOR**) und Health Technology Assessment (**HTA**).

- **Motivation:** Das Gesundheitswesen erzeugt ca. 30 % aller weltweiten Daten; das Volumen medizinischer Literatur wächst mit ~36 % CAGR bis 2025. Gleichzeitig verlangen HTA‑Instanzen transparente, rigorose KI‑Methoden.
- **Problemstellung:** Generative KI allein leidet unter Halluzinationen, mangelnder Nachvollziehbarkeit und Risiken für sensible Patientendaten.
- **Lösungskonzept:** Durch **RAG** werden interne, kuratierte Daten (z. B. Krankenhausdokumente, PDFs, Tabellen) mit einem LLM kombiniert. Der Retrieval‑Schritt liefert kontextrelevante Passagen aus einer Vektordatenbank, die dann vom LLM zu einer fundierten Antwort verarbeitet.
- **Beispiel:** Eine Anfrage zum Parkplatz für einen MRT‑Termin wird mittels RAG mit aktuellen internen Parkinformationen beantwortet – im Gegensatz zur rein generativen Variante, die Halluzinationen erzeugt.
- **Technische Aspekte:**
- Semantische Suche über Vektordatenbank
- Datenvorverarbeitung (Chunking, Embedding)
- On‑Premise‑LLM‑Deployment mit Audit‑Logs und Service‑Verträgen
- Sicherer Umgang mit vertraulichen Daten (Compliance, IP‑Rechte)
- **Nutzen:**
- Erhöhte Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der KI‑Ausgaben
- Nachvollziehbare Quellenangaben für regulatorische Anforderungen
- Beschleunigung von Aufgaben wie Literaturrecherche, Protokoll‑Erstellung, Value‑Dossier‑Generierung.
- **Ausblick:** Kombination aus Human‑Expertise, GenAI und RAG ermöglicht automatisierte, aber kontrollierbare Prozesse für HTA‑Berichte, Kosten‑Nutzen‑Analysen, Survival‑Analysen usw.

**Fazit:** RAG stellt ein zentrales Bindeglied dar, um generative KI im Gesundheitswesen sicher, transparent und regulatorisch konform zu nutzen.

### Zusammenfassung

Der Beitrag **"SubGCache: Accelerating Graph-based RAG with Subgraph-level KV Cache"** stellt ein neues Caching‑Verfahren für graph‑basiertes Retrieval‑Augmented Generation (RAG) vor. Ziel ist es, die Inferenz‑Latenz zu reduzieren, indem redundante Berechnungen bei ähnlichen Abfragen wiederverwendet werden.

- **Problemstellung:** Bei Batch‑Abfragen können unterschiedliche Queries ähnliche oder überlappende Subgraphen aus einem Wissensgraphen abrufen. Bestehende Systeme verarbeiten jede Anfrage isoliert und berechnen die gleichen Graph‑Strukturen mehrfach, was zu unnötigem Aufwand führt.
- **Lösung – SubGCache:**
1. **Clustering von Queries** basierend auf Embeddings ihrer abgerufenen Subgraphen (mittels eines vortrainierten GNN).
2. **Repräsentativer Subgraph** wird für jede Cluster‑Gruppe konstruiert, indem die einzelnen Subgraphen zu einem gemeinsamen Graphen zusammengeführt werden.
3. Der **Key‑Value‑Cache (KV‑Cache)** des repräsentativen Subgraphen wird einmalig im LLM vorab berechnet und anschließend für alle Queries im selben Cluster wiederverwendet.
- **Ergebnisse:** Experimente auf zwei neuen Datensätzen und mehreren LLM‑Backbones zeigen bis zu **6,68‑fach schnellere Time‑to‑First‑Token** bei gleichbleibender oder sogar verbesserter Generierungsqualität (z. B. 5,69× Speedup +2,00 % Genauigkeitsgewinn auf dem Scene‑Graph‑Datensatz).
- **Beitrag:** Das Paper definiert das bislang unbeachtete Problem der Batch‑Verarbeitung in graph‑basiertem RAG, liefert ein leicht integrierbares Plug‑and‑Play‑Framework und ist das erste, das Prompt‑Caching für strukturierte Graph‑Daten einführt.

**Schlüsselwörter:** Graph‑RAG, Subgraph‑Cache, KV‑Cache, LLM‑Effizienz, Batch‑Processing, Query‑Clustering.

## Zusammenfassung

Das Paper stellt **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** vor, ein Verfahren, das große vortrainierte Sprachmodelle (parametrischer Speicher) mit einer externen, nicht‑parametrischen Wissensdatenbank kombiniert. Der nicht‑parametrische Speicher besteht aus einem dichten Vektor‑Index von Wikipedia‑Passagen, der über einen vortrainierten neuronalen Retriever (Dense Passage Retrieval, DPR) abgefragt wird.

### Kernideen
- **Hybrid‑Modell**: Kombination aus einem seq2seq‑Generator (z. B. BART) und einem Retriever, die end‑to‑end gemeinsam trainiert werden.
- **Zwei RAG‑Varianten**:
- *RAG‑Sequence*: Das gleiche abgerufene Dokument wird für die gesamte Ausgabe verwendet.
- *RAG‑Token*: Für jedes Token kann ein anderes Dokument herangezogen werden, wodurch mehr Flexibilität entsteht.
- **End‑to‑End‑Training**: Der Retriever liefert latente Dokumente als Variable z, über die marginalisiert wird (Top‑K‑Approximation).

### Ergebnisse
- Setzt den Stand der Technik bei drei Open‑Domain‑QA‑Benchmarks (Natural Questions, WebQuestions, CuratedTREC) und übertrifft sowohl reine seq2seq‑Modelle als auch spezialisierte Retrieve‑and‑Extract‑Ansätze.
- Für generative Aufgaben (z. B. MS‑MARCO, Jeopardy‑Fragen) erzeugt RAG faktischere, spezifischere und diversere Texte im Vergleich zu einem reinen BART‑Baseline.
- Zeigt, dass das nicht‑parametrische Gedächtnis leicht aktualisiert werden kann, um das Modell an neue Weltinformationen anzupassen.

### Bedeutung für die KI‑Community
RAG bietet eine allgemeine Methode, um Wissensintensität in NLP‑Modellen zu adressieren, indem es die Vorteile von großen Sprachmodellen und aktueller Retrieval‑Technologie vereint. Das ermöglicht verbesserte Faktentreue, geringere Halluzinationen und einfachere Aktualisierbarkeit des Wissens.

## Zusammenfassung

Der Beitrag stellt **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** vor, ein Verfahren, das große vortrainierte Sprachmodelle (parametrischer Speicher) mit einer externen, nicht‑parametrischen Wissensdatenbank kombiniert. Dabei wird ein dichter Vektor‑Index von Wikipedia‑Passagen mittels eines vortrainierten neuronalen Retrievers (DPR) abgerufen und als Kontext für ein seq2seq‑Generator‑Modell (z. B. BART) verwendet.

### Kernideen
- **Zwei RAG‑Varianten**: *RAG‑Sequence* nutzt denselben abgerufenen Text für die gesamte Ausgabe, während *RAG‑Token* pro Token unterschiedliche Passagen zulässt.
- End‑to‑End‑Training von Retriever und Generator als latente Variable mit Top‑K‑Approximation.
- Das Modell kann sowohl für reine Generierungsaufgaben als auch für Klassifikations‑ bzw. Frage‑Antwort‑Szenarien eingesetzt werden.

### Ergebnisse
- State‑of‑the‑Art‑Leistungen bei offenen QA‑Benchmarks (Natural Questions, WebQuestions, CuratedTREC) und übertrifft sowohl reine seq2seq‑Modelle als auch spezialisierte Retrieve‑and‑Extract‑Ansätze.
- Für generative Aufgaben (MS‑MARCO, Jeopardy‑Fragen) erzeugt RAG spezifischere, faktisch korrektere und diversere Texte im Vergleich zu einem reinen BART‑Baseline.
- Beim Fact‑Verification‑Benchmark FEVER erreicht das System fast die Leistung von spezialisierten Pipeline‑Modellen.

### Bedeutung
RAG demonstriert, dass die Kombination aus parametrierter Sprachmodellierung und nicht‑parametrischer Wissensabrufung **Wissen erweiterbar**, **nachvollziehbar** und **weniger halluzinativ** macht. Das Verfahren ermöglicht zudem ein einfaches Aktualisieren des Wissens durch Austausch der externen Datenbank.

### Ausblick
Der Ansatz legt den Grundstein für weiterführende Forschung zu hybriden KI‑Systemen, die sowohl generative Fähigkeiten als auch zuverlässige Wissensbasis‑Integration bieten.

## Zusammenfassung

Dieses Orientierungshilfe‑Papier der Datenschutzkonferenz (DSK) richtet sich an Hersteller:innen und Entwickler:innen von KI‑Systemen und gibt praxisnahe Empfehlungen, wie datenschutzrechtliche Vorgaben bereits im **Design**, während der **Entwicklung**, bei der **Einführung** sowie im **Betrieb und Monitoring** berücksichtigt werden können.

- **Datenschutz‑by‑Design & by‑Default**: Frühzeitige Einbindung von Datenschutzprinzipien in allen Lebenszyklusphasen.
- **Lebenszyklus‑Phasen**: Design (Datenwahl, -sammlung), Entwicklung (Aufbereitung, Training, Validierung), Einführung (Softwareverteilung, Updates) und Betrieb/Monitoring.
- **Technische Maßnahmen**: Anonymisierung oder Pseudonymisierung personenbezogener Daten vor dem Training, Dokumentation von Datenquellen, Qualitätssicherung der Modelle.
- **Organisatorische Maßnahmen**: Rollen‑ und Verantwortlichkeitszuweisung, Risiko‑Assessment, kontinuierliches Monitoring.

Das Dokument liefert zudem ein Glossar und verweist auf weiterführende Materialien der DSK. Es ist besonders relevant für Projekte, die KI‑Modelle mit personenbezogenen Daten trainieren oder einsetzen und dabei regulatorische Vorgaben (z. B. DSGVO, KI‑Verordnung) erfüllen müssen.

## Zusammenfassung

Dieses Orientierungshilfedokument (Version 1.0, Mai 2024) gibt Verantwortlichen von Unternehmen, Behörden und anderen Organisationen praxisnahe Leitlinien, wie KI‑Anwendungen – insbesondere Large Language Models (LLMs) – datenschutzkonform eingesetzt werden können.

### Kerninhalte
- **Einsatzplanung**: Klare Definition von Einsatzfeldern und Zwecken; Prüfung der Rechtmäßigkeit nach EU‑KI‑Verordnung (z. B. Verbot von Social Scoring, biometrischer Echtzeitüberwachung).
- **Datenschutz‑Risiken**: Unterscheidung zwischen Anwendungen mit und ohne personenbezogene Daten; Bewertung möglicher Personenbezüge auch bei scheinbar anonymen Daten.
- **Training der KI**: Fragen zur Nutzung personenbezogener Trainingsdaten, Vorhandensein einer Rechtsgrundlage und mögliche Auswirkungen auf die Verantwortlichkeit.
- **Rechtsgrundlagen**: Überblick über zulässige Grundlagen nach DSGVO (z. B. Vertrag, berechtigtes Interesse) für öffentliche und nicht‑öffentliche Stellen.
- **Automatisierte Entscheidungen**: Hinweis auf Art. 22 DSGVO – automatisierte Entscheidungen mit Rechtswirkung dürfen nur unter engen Voraussetzungen von Menschen getroffen werden.
- **Transparenz & Betroffenenrechte**: Anforderungen an Transparenz, Wahlmöglichkeiten beim Training, Eingabe‑Historie sowie Rechte auf Berichtigung, Löschung und Widerspruch.
- **Implementierung**: Verantwortlichkeitszuweisung, interne Regelungen, Datenschutz‑Folgenabschätzung, technische und organisatorische Maßnahmen (Datensicherheit, Privacy by Design).
- **Betrieb & Kontrolle**: Sensibilisierung von Beschäftigten, kontinuierliche Beobachtung neuer Entwicklungen, Prüfung der Ergebnisrichtigkeit und Diskriminierungsfreiheit.

### Zielgruppe
Primär richtet sich die Orientierungshilfe an Verantwortliche, die KI‑Systeme einsetzen wollen; sekundär an Entwickler:innen, Hersteller:innen und Anbieter:innen als Hinweis zu datenschutzkonformen Produkten.

### Bedeutung für RAG/AI‑Sicherheit
Die vorgestellten Vorgaben unterstützen den sicheren und rechtskonformen Einsatz von Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑Systemen, indem sie klare Kriterien für Datenquellen, Modelltraining und Ergebnisprüfung liefern.

## Zusammenfassung

**KiRAG** (Knowledge‑driven Iterative Retriever) ist ein neuartiges Modell, das den Retrieval‑Prozess von iterativen RAG‑Systemen (iRAG) verbessert. Das Hauptproblem bestehender iRAG‑Modelle besteht darin, dass sie bei mehrstufiger Argumentation häufig irrelevante Dokumente oder fehlerhafte Chain‑of‑Thoughts erhalten und ihre Retriever nicht dynamisch auf sich ändernde Informationsbedürfnisse reagieren können.

### Kernideen
- **Wissensdreiecke**: Dokumente werden in kompakte Tripel \<Entität, Relation, Entität\> zerlegt. Diese Tripel dienen als fokussierte Retrieval‑Einheiten und reduzieren Rauschen.
- **Iteratives, wissensgetriebenes Retrieval**: In jedem Schritt wird anhand der aktuellen Reasoning‑Kette das fehlende Tripel identifiziert und gezielt aus dem Korpus abgerufen. So kann das System dynamisch auf neue Informationsbedarfe reagieren.
- **Integration von Reasoning und Retrieval**: Der Retriever nutzt die aktuelle Reasoning‑Kette, um relevante Tripel zu finden, wodurch ein konsistenter Wissenskette‑Aufbau entsteht (z.B. \<Kirton End; location; Boston\> → \<Boston; population in 2001 census; 35 124\>).

### Ergebnisse
- Auf fünf Multi‑Hop‑QA‑Datensätzen und einem Single‑Hop‑Dataset erzielt KiRAG signifikante Verbesserungen gegenüber bestehenden iRAG‑Modellen: +9,40 % R@3, +7,59 % R@5 und +5,14 % F1 bei Multi‑Hop‑Fragen.
- Das Modell zeigt zudem konkurrenzfähige Leistungen bei Single‑Hop‑Aufgaben.

### Beitrag
1. Einführung eines iterativen Retrieval‑Ansatzes basierend auf Wissensdreiecken.
2. Dynamische Anpassung des Retrievals an evolvierende Informationsbedürfnisse während mehrstufiger Argumentation.
3. Empirische Validierung, die den Nutzen von Knowledge‑Driven Retrieval für RAG‑Systeme belegt.

KiRAG stellt damit einen wichtigen Schritt zur Verbesserung der Robustheit und Genauigkeit von Retrieval‑Augmented Generation in komplexen Frage‑Antwort‑Szenarien dar.

## Zusammenfassung

**KiRAG** (Knowledge‑driven Iterative Retriever) ist ein neuartiges Modell, das den Retrieval‑Prozess von iterativen RAG‑Systemen (iRAG) verbessert. Das Hauptproblem bestehender iRAG‑Modelle besteht darin, dass sie bei mehrstufiger Argumentation
1. durch irrelevante Dokumente oder fehlerhafte Chain‑of‑Thoughts gestört werden und
2. nicht dynamisch auf den sich ändernden Informationsbedarf reagieren können.

### Kernidee
- **Wissensdreiecke**: Dokumente werden in kompakte Tripel der Form `<Entität, Relation, Entität>` zerlegt.
- **Iteratives Retrieval**: In jedem Schritt wird anhand des aktuellen Reasoning‑Chains gezielt das fehlende Tripel gesucht, wodurch die Suche fokussierter und faktisch zuverlässiger wird.
- **Integration von Reasoning**: Das Modell verbindet Retrieval und Schlussfolgerung, erkennt Lücken im Wissensgraphen und füllt diese schrittweise.

### Ergebnisse
- Auf mehreren Multi‑Hop‑QA‑Datensätzen (z. B. HotPotQA, 2Wiki) übertrifft KiRAG frühere iRAG‑Ansätze um **9,40 % bei R@3** und **5,14 % beim F1‑Score**.
- Auch bei Single‑Hop‑Aufgaben erreicht das Modell vergleichbare Leistungen zum Stand‑of‑the‑Art.

### Beitrag
1. Einführung eines wissensgetriebenen iterativen Retrievers, der Dokumente in Tripel zerlegt.
2. Dynamische Anpassung des Retrievals an den evolvierenden Informationsbedarf während mehrstufiger Reasoning‑Ketten.
3. Empirischer Nachweis einer signifikanten Leistungssteigerung bei Multi‑Hop‑Fragen.

KiRAG demonstriert, dass die Kombination von Knowledge‑Graph‑Strukturen und iterativem Retrieval ein effektiver Weg ist, um RAG‑Systeme robuster und genauer zu machen.

### Zusammenfassung

In dieser Studie wird gezeigt, wie die Kombination von **Chain‑of‑Thought (CoT)** und **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** die Diagnose seltener Krankheiten aus unstrukturierten klinischen Notizen verbessert. Zwei Verfahren werden vorgestellt:
1. **RAG‑driven CoT** – zuerst wird relevantes Wissen (z. B. aus HPO, OMIM) abgerufen und anschließend ein mehrstufiger Denkprozess durchgeführt.
2. **CoT‑getriebene RAG** – das Modell führt zunächst einen CoT‑Denkpfad aus und nutzt dabei die Retrieval‑Komponente, um während des Reasonings fehlende Informationen zu ergänzen.

Die Methoden wurden auf drei Datensätze getestet (fast 6 000 Phenopacket‑Notizen, 255 Literatur‑Narrative und 220 interne Klinik‑Notizen). Ergebnisse:
- Moderne LLMs wie **Llama 3.3‑70B‑Instruct** und **DeepSeek‑R1‑Distill‑Llama‑70B** übertreffen ältere Modelle.
- Beide kombinierten Ansätze erreichen eine Top‑10‑Gen‑Genauigkeit von > 40 % bei den Phenopacket‑Notizen, deutlich besser als reine Basis‑LLMs.
- **RAG‑driven CoT** funktioniert besonders gut bei hochwertigen Notizen, während **CoT‑getriebene RAG** Vorteile bei langen und verrauschten Texten bietet.

Die Arbeit unterstreicht, dass die Integration von Retrieval‑Mechanismen und strukturiertem Denkprozess nicht nur die Genauigkeit steigert, sondern auch die Nachvollziehbarkeit der Modellentscheidungen erhöht – ein wichtiger Schritt für den klinischen Einsatz von KI‑Systemen.

# Zusammenfassung

Dieses Paper stellt **mRAG** vor, ein *multi‑agent retrieval‑augmented generation* (RAG) Framework, das spezialisierte Agenten für Teilaufgaben wie Planung, Suche, Reasoning und Koordination nutzt. Die wichtigsten Beiträge sind:

- **Modularer Multi‑Agent‑Ansatz:** Jeder Agent hat eine klar definierte Rolle (Planner, Searcher, Reasoner, Summarizer, Validator etc.), wodurch Kontextüberlappungen reduziert und die Effizienz gesteigert wird.
- **Selbst‑Training mit belohnungsgeleiteter Trajektorien‑Sampling:** Hochbelohnte Interaktionssequenzen werden als Supervision verwendet, um das Zusammenspiel der Agenten zu optimieren.
- **Evaluation im LiveRAG‑Wettbewerb 2025 (SIGIR):** Auf Datensätzen, die mit *DataMorgana* generiert wurden, übertrifft mRAG konventionelle RAG‑Baselines signifikant.
- **Fallstudien & Analyse:** Zeigt, wie das System komplexe, real‑weltliche Fragen besser beantwortet und robuste, nachvollziehbare Antworten liefert.

Das Framework nutzt aktuelle LLMs (z. B. Qwen 2.5) für die Agenten‑Logik und ein sparsames Lion‑Retrieval‑Modell zur Dokumentensuche. Der zentrale Koordinator steuert den Workflow, entscheidet über Agentenaufrufe und beendet den Prozess, sobald eine zufriedenstellende Antwort generiert wurde.

**Fazit:** mRAG demonstriert das Potenzial von modularen, selbstoptimierenden Multi‑Agent‑Systemen für anspruchsvolle RAG‑Aufgaben und liefert wertvolle Ressourcen (Code, Daten) für die weitere Forschung.

## Zusammenfassung

Der Artikel von John McCarthy richtet sich an Laien und beantwortet grundlegende Fragen zur Künstlichen Intelligenz (KI). Er definiert KI als die Wissenschaft und Technik, intelligente Maschinen – insbesondere Computerprogramme – zu bauen. Dabei wird betont, dass KI nicht zwingend biologisch beobachtbare Methoden nachahmen muss.

Wichtige Punkte:
- **Intelligenz** wird als die rechnerische Fähigkeit beschrieben, Ziele in der Welt zu erreichen; sie ist bei Menschen, Tieren und Maschinen unterschiedlich stark ausgeprägt.
- Es gibt noch keine einheitliche Definition von Intelligenz, da unklar ist, welche rechnerischen Verfahren als „intelligent“ gelten.
- KI umfasst sowohl das Simulieren menschlicher Intelligenz als auch das Lösen von Problemen, die nicht direkt an menschliches Denken gebunden sind.
- Der **Turing‑Test** wird erklärt: Eine Maschine gilt als intelligent, wenn sie einen Beobachter erfolgreich davon überzeugen kann, dass sie ein Mensch ist.
- Historisch begann die KI‑Forschung nach dem Zweiten Weltkrieg; frühe Pioniere waren u. a. Alan Turing und andere Mathematiker.
- Aktuelle Herausforderungen: Fehlende fundamentale Ideen, begrenztes Verständnis der kognitiven Mechanismen und die Notwendigkeit schnellerer Rechner oder neuer Algorithmen.

Der Text schließt mit einem Ausblick, dass zukünftige KI‑Systeme möglicherweise selbstständig höhere Intelligenzstufen erreichen könnten, dies jedoch noch nicht realisiert ist.

# Zusammenfassung

**Autor:** Dave Ferris, Head of Global Public Sector bei Cohere

## Kontext
Der Text ist ein mündliches Gutachten vor dem US‑Senat (Armed Services Committee) über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Verteidigungssektor der USA.

## Kernaussagen
- **Cohere** entwickelt fortschrittliche Foundation Models und agentische Systeme für Unternehmen und Regierungen mit Fokus auf **Privatsphäre, Sicherheit, Mehrsprachigkeit und Verifizierbarkeit**.
- Das Unternehmen stellt **LLMs**, **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** und weitere KI‑Technologien bereit, die bereits in **Cyber‑Defense**, **Intelligence Analysis** und **multimodaler Bildverarbeitung** eingesetzt werden.
- **KI‑gestützte Mustererkennung** und Anomalie‑Detection können riesige Netzwerkdatenströme analysieren und Bedrohungen schneller identifizieren als manuelle Verfahren.
- **LLM‑basierte Systeme** unterstützen die Korrelation von Indikatoren, automatische Übersetzung und Zusammenfassung fremdsprachiger Kommunikation – entscheidend für die globale Sicherheitslage.
- Die **Mehrsprachigkeit** der Modelle (23+ Sprachen) reduziert Blindspots und erhöht die Genauigkeit bei kritischen Entscheidungen.
- Erfolgreiche KI‑Einführung erfordert neben technischer Exzellenz auch **angepasste Workflows**, benutzerfreundliche Schnittstellen und Schulungen, damit Analysten und Militärpersonal die Systeme vertrauen können.

## Empfehlungen an den Kongress
1. Förderung von verantwortungsvollem KI‑Einsatz in der Verteidigung.
2. Unterstützung von Forschung zu sicheren, robusten und mehrsprachigen KI‑Modellen.
3. Investitionen in Ausbildungsprogramme für das Personal, um die Akzeptanz und Wirksamkeit von KI‑Tools zu erhöhen.

## Bedeutung für RAG
Der Text erwähnt explizit **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** als Schlüsseltechnologie, die von Cohere‑Forscher*innen entwickelt wurde und zur Verbesserung der Informationsbeschaffung in sicherheitskritischen Kontexten beiträgt.

## Zusammenfassung

Der Artikel stellt **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** vor, ein Modell, das **parametrisches Gedächtnis** (ein vortrainiertes Seq2Seq‑Transformer‑Modell) mit **nicht‑parametrischem Gedächtnis** (einem dichten Vektor‑Index von Wikipedia, abgefragt durch einen neuralen Retriever) kombiniert. Zwei Varianten werden verglichen:

- **RAG‑Sequence**: Das gleiche abgerufene Dokument wird für die gesamte Ausgabe verwendet.
- **RAG‑Token**: Für jedes Token kann ein anderes Dokument herangezogen werden.

Durch End‑to‑End‑Feinabstimmung beider Komponenten erreichen die Modelle **State‑of‑the‑Art‑Ergebnisse** bei mehreren wissensintensiven Aufgaben, darunter offene Frage‑Antwort‑Benchmarks (Natural Questions, WebQuestions, CuratedTrec) und Generierungsaufgaben (MS‑MARCO, Jeopardy). Die Ergebnisse zeigen, dass RAG‑Modelle **präziser, faktenreicher und diverser** generieren als reine parametrisierte Seq2Seq‑Baseline‑Modelle.

Wesentliche Beiträge:
- Einführung einer allgemeinen Feinabstimmungs‑Pipeline für RAG.
- Demonstration, dass nicht‑parametrisches Gedächtnis leicht aktualisiert werden kann, um das Modell an aktuelle Weltinformationen anzupassen.
- Offene‑Source‑Implementierung in der HuggingFace Transformers‑Bibliothek.

Das Papier liefert damit einen wichtigen Schritt zur **Integration von externem Wissen** in große Sprachmodelle und adressiert offene Forschungsfragen wie **Provenienz**, **Wissensaktualisierung** und die Reduktion von Halluzinationen.

# Zusammenfassung

**Einordnung und Zielsetzung**
Der Artikel führt in das Themenfeld der generativen künstlichen Intelligenz (GenKI) ein und stellt den Ansatz *Retrieval‑Augmented Generation* (RAG) als Lösung für die typischen Grenzen von Large Language Models (LLMs) vor.

**Funktionsweise von LLMs**
LLMs basieren auf statistischen Mustern aus riesigen Trainingsdatensätzen, erzeugen Texte über Wahrscheinlichkeiten und leiden unter veralteten Wissensständen, fehlendem Domänenwissen und Halluzinationen.

**Herausforderungen**
- Keine aktuellen oder firmenspezifischen Daten
- Kosten‑ und Ressourcenintensives Training
- Halluzinationen und mangelnde Transparenz

**RAG als Lösungsansatz**
RAG kombiniert ein LLM mit einer externen Wissensquelle:
1. **Indexierung**: Dokumente werden in Chunks zerlegt, vektorisiert und in einer Vektordatenbank gespeichert.
2. **Benutzereingabe**: Der Nutzer stellt eine natürliche Sprachfrage.
3. **Retrieval**: Die Eingabe wird ebenfalls vektorisiert; die ähnlichsten Chunks werden aus der Datenbank abgerufen.
4. **Augmentation**: Die abgerufenen Texte werden zum Prompt hinzugefügt.
5. **Generation**: Das LLM erzeugt eine Antwort, die auf aktuelle Unternehmensdaten gestützt ist.

**Vorteile von RAG**
- Aktualisierte Wissensbasis ohne erneutes Modell‑Training
- Höhere Transparenz und Rückverfolgbarkeit der Antworten
- Reduzierung von Halluzinationen durch Nutzung firmeneigener Dokumente
- Kostengünstige Implementierung dank vorhandener LLMs und Cloud‑ bzw. Open‑Source‑Frameworks (z.B. LangChain, Semantic Kernel).

**Ausblick**
Die Forschung bewegt sich zu kleineren, domänenspezifischen Modellen (SLMs) und betont die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten für erfolgreiche RAG‑Systeme.

# Zusammenfassung

Die Studie präsentiert die Entwicklung eines regelbasierten Chatbots für den E‑Commerce, der mit **Gemini AI** und dem **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**‑Ansatz kombiniert wird. Der Bot greift dabei auf interne Dokumente wie Produktkataloge, Richtlinien und Kundendaten zurück, um kontextuell relevante und faktisch korrekte Antworten zu erzeugen.

## Methodik
- Nutzung von **LLaMA** als Generatormodell.
- Retrieval‑Komponente verarbeitet 214 bereinigte Konversationspaare aus Kaggle mittels **Sentence‑BERT** für Satz‑Embeddings.
- Bewertung anhand von MRR (0,83), Exact Match (100 %), F1‑Score (82,05 %) und semantischer Ähnlichkeit (97,45 %).

## Ergebnisse
- Hohe Genauigkeit und Relevanz der Antworten (Relevanz 94,21 %, Treue 91,67 %).
- Signifikante Reduktion von Halluzinationen durch Einbindung faktischer Quellen.

## Schlussfolgerung
Die Integration von Gemini AI mit RAG verbessert nachweislich die Faktentreue und Kontextualität von Chatbot‑Antworten im dynamischen E‑Commerce‑Umfeld. Das Vorgehen kann als Referenz für weitere KI‑gestützte Kundenservice‑Lösungen dienen.

# Zusammenfassung

Dieses Preprint stellt ein **Framework** sowie einen **Fragebogen** zur menschzentrierten Evaluation von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Systemen vor. Aufbauend auf Gienapps Utility‑Dimension‑Modell werden zwölf Bewertungsdimensionen definiert, die iterativ anhand von Query‑Output‑Paaren verfeinert wurden. Der Fragebogen fokussiert neben **Nutzerintention**, **Textstrukturierung** und **Verifizierbarkeit von Informationen** auch Aspekte wie Formatvariationen und Argumentationslogik.

Wesentliche Erkenntnisse:
- LLMs liefern konsistente metrische Beschreibungen, zeigen jedoch Schwächen bei der Erkennung von Textformat‑Variationen.
- Menschen neigen dazu, nicht strikt nach den definierten Metriken zu bewerten.
- Die Kombination aus menschlichen Bewertungen und LLM‑Judgement verbessert die Gesamtbewertung, obwohl numerische Übereinstimmungen gering sind.

Der vorgestellte Ansatz erweitert bisherige **computerzentrierte** RAG‑Metriken (Relevanz, Genauigkeit, Faithfulness) um **human‑centered** Kriterien wie Nutzerzufriedenheit und Antwortformat. Damit bietet das Dokument einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung nutzerfreundlicherer RAG‑Systeme.

## Zusammenfassung

Der Artikel analysiert die Zuverlässigkeit führender KI‑gestützter Rechtsrecherche‑Tools (Lexis+ AI, Westlaw AI‑Assisted Research, Ask Practical Law AI) und prüft, ob deren Einsatz von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Halluzinationen reduziert. Durch eine prägistrierte empirische Studie mit über 200 juristischen Anfragen wird gezeigt, dass die Anbieter ihre Versprechen überschätzen: Während RAG die Fehlerrate im Vergleich zu generischen Chatbots wie GPT‑4 verringert, liegen Halluzinationsraten weiterhin zwischen **17 % und 33 %**. Die Systeme unterscheiden sich stark in Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit – Lexis+ AI erreicht etwa **65 %** korrekte Antworten, Westlaw nur **42 %**, während Ask Practical Law häufig unvollständige oder falsche Angaben liefert.

Wesentliche Beiträge des Papers:
1. Erstmalige systematische Bewertung von RAG‑basierten juristischen KI‑Tools.
2. Bereitstellung eines umfangreichen, preregistrierten Datensatzes zur Identifikation von Schwachstellen.
3. Einführung einer Typologie zur Unterscheidung von Halluzinationen und korrekten rechtlichen Antworten.
4. Ableitung von Handlungsempfehlungen für Jurist*innen zur Überwachung und Verifizierung von KI‑Ergebnissen.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass RAG zwar Verbesserungen bringt, aber Halluzinationen nach wie vor ein signifikantes Risiko darstellen, insbesondere in hochriskanten Rechtsanwendungen.

# Zusammenfassung

**Zielsetzung**
- Entwicklung eines lokalen RAG‑Systems zur Automatisierung der Dokumentenbeschaffung im Forschungs‑ und Entwicklungsbereich von Reka Rubber.
- Sicherstellung des Datenschutzes (GDPR) innerhalb des internen Firmennetzwerks.

**Technischer Stack**
- Programmiersprache: Python
- Komponenten: LangChain, SentenceTransformers, FAISS, Ollama (LLM), Streamlit‑Frontend auf Debian‑Server.
- Offline‑Inference großer Sprachmodelle für sichere Nutzung.

**Methodik & Architektur**
1. Dokumenten‑Preprocessing und Chunking
2. Semantische Einbettung mit Sentence‑Transformer
3. Vektorbasierter Speicher in FAISS
4. Retrieval‑ und Generierungspipeline (LangChain + Ollama)
5. Benutzeroberfläche für nicht‑technische R&D‑Mitarbeiter.

**Ergebnisse**
- Vergleich mit dem Business‑Assistant *JollaMind2*:
- Retrieval‑Genauigkeit: 0,80 vs. 0,78
- Reduzierung irrelevanter Ausgaben und manueller Prüfungen.
- Positive qualitative Rückmeldungen hinsichtlich Usability und Compliance.
- Einschränkungen: begrenzte Batch‑Verarbeitung und Hardware‑Engpässe.

**Schlussfolgerungen**
- Lokale KI kann industrielle Prozesse sicher digital transformieren.
- Das System erfüllt GDPR‑Anforderungen und verbessert die Dokumenten‑Workflows.
- Weiterführende Arbeiten sollten Skalierbarkeit, Batch‑Processing und erweiterte Sicherheitsmechanismen adressieren.

## Zusammenfassung

Das Dokument gibt einen Überblick über **Metadaten** und deren Bedeutung für die digitale Forschung. Es erklärt, was Metadaten sind, welche Arten (struktur‑, administrativ-, rechtlich‑, technisch‑, deskriptiv‑) existieren und wie sie genutzt werden können.

Im Kontext von **Künstlicher Intelligenz (KI/AI)** wird gezeigt, wie KI die automatisierte Erschließung und Annotation wissenschaftlicher Inhalte unterstützt:
- Extraktion von Titeln, Abstracts, Schlagwörtern
- Named Entity Recognition (NER)
- Klassifikation nach Fachgebieten (z. B. DDC)
- Strukturierte Metadaten‑Extraktion aus PDFs mittels LLMs

Ein zentrales Thema ist die **AI Readiness** von Daten, wobei das FAIR‑Prinzip (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) als Voraussetzung genannt wird. Die Arbeit betont, dass nur maschinenlesbare, strukturierte Metadaten semantische Suche, Topic Modelling und verknüpfte Daten ermöglichen.

Weiterhin werden **Linked Open Data (LOD)**, RDF, JSON‑LD und Ontologien (z. B. CIDOC CRM, schema.org) vorgestellt als Standards zur Veröffentlichung und Verknüpfung von Metadaten im Web of Data.

Der Abschnitt zu **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** wird kurz erwähnt als Teil der KI‑Technologien, die bei der automatischen Erschließung unterstützen.

Insgesamt liefert das Dokument praxisnahe Beispiele aus Bibliotheken (DNB, ZBW) und verweist auf weitere Ressourcen für die Implementierung von KI‑gestützten Metadaten‑Workflows.

# Zusammenfassung

Dieses Paper gibt einen Überblick über die jüngsten Fortschritte im Natural Language Processing (NLP) durch OpenAI‑Technologien. Es wird beschrieben, wie große Transformer‑Modelle von GPT‑3 bis GPT‑4 die Textgenerierung, das kontextuelle Verständnis und die Aufgabenanpassung revolutioniert haben. Trotz signifikanter Verbesserungen bleiben Probleme wie Halluzinationen, Bias und mangelnde faktische Fundierung bestehen.

## Hauptbeiträge
- **Entwicklung von RAG**: Das vorgeschlagene Framework *OpenAI‑NLP++* kombiniert Retrieval‑Augmented Generation (RAG) mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), um die Faktentreue, Nutzer‑Alignment und kontextuelle Argumentation zu erhöhen.
- **Leistungssteigerung**: Experimente zeigen überlegene Ergebnisse gegenüber GPT‑4 in den Metriken Genauigkeit, Alignment und Nutzerzufriedenheit.
- **Hybrid‑Ansatz**: Integration von RAG, RLHF, modularer Reasoning‑Komponente und kontinuierlichem Red‑Teaming zur Verbesserung von Sicherheit und Erklärbarkeit.

## Relevante Themen für die Sammlung
- KI / AI
- Large Language Models (LLMs)
- Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
- Hybrid Search / Kombination von generativen Modellen mit Wissensabruf
- Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
- Sicherheit und Halluzinationsreduktion

Das Paper schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen, insbesondere die Weiterentwicklung multimodaler Modelle und robustere Evaluationsmethoden.

## Zusammenfassung

Dieses Survey gibt einen umfassenden Überblick über **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – ein Ansatz, der externe Wissensquellen (Dokumente, Datenbanken, strukturierte Daten) mit generativen Modellen kombiniert, um die Qualität von Natural‑Language‑Processing‑Aufgaben zu steigern.

- **Grundlagen**: RAG verbindet Retrieval‑Mechanismen und Generierungsprozesse, wodurch Modelle zur Laufzeit relevantes Wissen abrufen können. Dadurch werden Probleme traditioneller LLMs wie fehlendes Echtzeit‑Wissen oder Out‑of‑Vocabulary‑Tokens reduziert.
- **Taxonomie**: Das Papier klassifiziert Methoden von einfachen retrieval‑augmented Modellen bis zu fortgeschrittenen Architekturen mit Multi‑Modalität, mehrstufiger (multi‑hop) Argumentation und speicherbasierten Techniken.
- **Anwendungen**: RAG wird in Bereichen wie *Question Answering*, *Summarisation* und *Open‑Domain Dialogue* eingesetzt und zeigt dort signifikante Leistungsverbesserungen gegenüber reinen Generativmodellen.
- **Herausforderungen**: Zu den offenen Problemen zählen die Auswahl des relevantesten Wissens, effizientes Retrieval bei großen, rauschenden Korpora sowie die Integration und das reasoning über das abgerufene Wissen im Kontext der Generation.
- **Evaluation**: Das Survey stellt gängige Benchmarks und Datensätze vor, die zur Bewertung von RAG‑Systemen genutzt werden.
- **Zukunftsperspektiven**: Verbesserte Retrieval‑Effizienz, bessere Modellinterpretierbarkeit und domänenspezifische Anpassungen werden als zentrale Forschungsrichtungen identifiziert.

Das Dokument richtet sich an Forschende und Praktiker, die RAG‑Methoden verstehen, anwenden oder weiterentwickeln möchten.

## Zusammenfassung

Das Whitepaper stellt die **WEKA AI RAG Reference Platform (WARRP)** vor, eine modulare Referenzarchitektur zur Optimierung von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Pipelines in hybriden, Cloud‑ und On‑Premise‑Umgebungen.

### Kerninhalte
- **Herausforderungen**: Skalierbare Infrastruktur für LLMs, massive Datensätze, niedrige Latenz, Kostenkontrolle und Sicherheit.
- **Lösungsansatz**: Integration von Vector‑Datenbanken (Milvus), Embedding‑Modellen, GPU‑Orchestrierung (Run:ai) und NVIDIA‑Technologien (Triton, TensorRT). Ziel ist die Reduktion von Time‑to‑First‑Token (TTFT) und Cost‑Per‑Token.
- **Leistungsmerkmale**:
- Verwaltung mehrerer Terabyte an Modelldaten ohne Performance‑Verlust.
- Beschleunigter Modell‑Load und geringere Latenz bei Inferencing.
- Optimierte VectorDB‑Abfragen für Empfehlungen und semantische Suche.
- GPU‑Ressourcenoptimierung durch Token‑Checkpointing.
- **Anwendungsfälle**: Chatbots, Empfehlungssysteme, Cybersecurity‑Tools, Kundenservice, Wissensmanagement, Mediengenerierung, Gesundheitswesen, Energie‑ und Versorgungssektor.

### Technologiestack
- **WEKA Data Platform** mit ultra‑schnellem Low‑Latency‑Zugriff und GPUDirect™.
- **NVIDIA AI Enterprise Suite** (NIM, Triton) für skalierbare Inferencing‑Microservices.
- **Run:ai** für Kubernetes‑basierte GPU‑Orchestrierung.
- **LangChain Integration** zur vereinfachten Entwicklung von RAG‑Pipelines.

### Fazit
WARRP bietet eine umfassende, performance‑optimierte Infrastruktur, die Unternehmen ermöglicht, große LLM‑ und RAG‑Workloads effizient, sicher und kostengünstig zu betreiben. Es adressiert zentrale Probleme bei der Skalierung von generativer KI und stellt ein praxisnahes Referenzmodell für moderne AI‑Implementierungen dar.

## Zusammenfassung

Das Paper stellt **Tripartite‑GraphRAG** vor, ein neuartiges Verfahren zur Kombination von Large Language Models (LLMs) mit einem dreiteiligen Wissensgraphen, der über eine *Plugin Ontology* domänenspezifische Konzepte verbindet. Ziel ist es, die bekannten Schwächen von LLMs – Halluzinationen, fehlende Provenienz und langsame Aktualisierbarkeit – zu reduzieren.

### Kerngedanken
- **Problemstellung**: Klassische Retrieval‑Augmented Generation (RAG) nutzt meist reine Embedding‑Ähnlichkeiten zur Chunk‑Auswahl, was bei heterogenen Anfragen zu unvollständigen oder verrauschten Prompts führt.
- **Lösungskonzept**: Ein Tripartite‑Graph verbindet (1) komplexe Objekte (z. B. Patientenanamnesen), (2) domänenspezifische Konzepte aus einer kuratierten Ontologie und (3) Text‑Chunks. Durch eine *concept‑anchored* Voranalyse werden relevante Textsegmente präkomprimiert, wobei irrelevante Informationen verworfen werden.
- **Prompt‑Erstellung**: Die Auswahl der zu nutzenden Chunks wird als unüberwachtes Node‑Classification‑Problem formuliert. So können Informationsdichte, Abdeckung und Anordnung des Prompts optimiert und gleichzeitig die Prompt‑Länge stark reduziert werden.

### Experimentelle Ergebnisse
- Anwendung auf einen **Healthcare‑Use‑Case** (Analyse von Patientenanamnesen anhand medizinischer Konzepte).
- Nachweis einer signifikanten Reduktion der Prompt‑Länge bei gleichzeitiger Verbesserung von Informationsdichte und Konsistenz der LLM‑Ausgaben.
- Potenzial für Kosteneinsparungen und zuverlässigere, vertrauenswürdigere KI‑Ergebnisse.

### Bedeutung für RAG & GraphRAG
Das vorgestellte Verfahren erweitert klassische RAG‑Ansätze um strukturierte Wissensgraphen und zeigt, wie Ontologien die Qualität von Retrieval‑ und Prompt‑Strategien erhöhen können. Es adressiert zentrale Herausforderungen wie **Provenienz**, **Aktualisierbarkeit** und **Halluzinationen** in wissensintensiven Domänen.

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*Hinweis: Das Paper ist unter CC BY 4.0 lizenziert.*

# Zusammenfassung

**Zielsetzung**
Der *Budget AI Researcher* ist ein neuartiges Framework, das Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Chains, Vektordatenbanken und themen­geführte Paarungen nutzt, um aus hunderten von Machine‑Learning‑Papieren neue Forschungs‑Abstracts zu generieren.

**Methodik**
- Eingabe: Volltext‑Papers von neun führenden KI‑Konferenzen werden automatisiert gesammelt und in einem hierarchischen Themenbaum organisiert.
- RAG‑Chains: Der Baum wird verwendet, um entferntere Themenpaare zu identifizieren, die dann als Ausgangspunkt für die Generierung neuer Ideen dienen.
- Iterative Selbst‑Evaluation: Die erzeugten Abstracts werden mehrfach gegen die Literatur und Peer‑Reviews geprüft und verfeinert.

**Ergebnisse**
- LLM‑basierte Metriken zeigen eine signifikante Steigerung der *Konkret­heit* gegenüber Standard‑Prompting.
- Menschliche Evaluierungen bestätigen eine höhere *Interessantheit* der generierten Ideen.

**Vergleich zu verwandten Arbeiten**
- Im Gegensatz zum „AI Scientist“ nutzt das System ein breiteres Paper‑Spektrum (9 Konferenzen) und integriert Referenzlisten, wodurch robustere Ergebnisse erzielt werden.
- Im Vergleich zu *Scideator* automatisiert es die Beschaffung großer Paper‑Mengen statt Nutzer‑eingaben zu verlangen.

**Bedeutung**
Das System demonstriert, wie RAG‑Chains Forschungsideen personalisieren und kontext­sensibel machen können, wodurch die Einstiegshürde für Nachwuchsforscher gesenkt wird.

**Ausblick**
Die Autoren sehen Potenzial für weitere Anwendungen, etwa personalisierte, wissensbasierte Assistenzsysteme, die kontinuierlich mit aktuellem Fachwissen aktualisiert werden.

# Zusammenfassung

**Zielsetzung**
- Einführung von *SciRerankBench*, einem Benchmark zur Bewertung von Rerankern innerhalb von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) großen Sprachmodellen (LLMs) im wissenschaftlichen Kontext.

**Motivation**
- Wissenschaftliche Frage‑Antwort‑Systeme benötigen hohe Präzision, da kleine Terminologie‑Unterschiede gravierende Auswirkungen auf faktische Antworten haben können.
- Bisherige Benchmarks fokussieren sich meist auf das Endergebnis und vernachlässigen die Bewertung einzelner Komponenten wie Reranker.

**Methodik**
- Datensatz basiert auf über 250 Mio. wissenschaftlichen Arbeiten, daraus wurden 4.5 K Frage‑Kontext‑Antwort‑Paare (Q‑C‑A) in fünf Fachgebieten (Biologie, Physik, Chemie, Geografie, Mathematik) erstellt.
- Drei Kontext‑Typen zur Diagnose der Reranker‑Leistung:
- **Noisy Contexts (NC)** – Bewertung der Robustheit gegenüber verrauschten Kontexten.
- **Semantically Similar but Logically Irrelevant (SSLI)** – Test, ob Reranker semantisch ähnliche aber inhaltlich falsche Kontexte ablehnen können.
- **Counterfactual Contexts (CC)** – Prüfung der Fähigkeit, faktisch inkorrekte Informationen zu erkennen.
- Evaluation von 13 verbreiteten Rerankern auf 11 LLM‑Modellen (5 Modellfamilien).

**Ergebnisse**
- Reranker steigern die Gesamtleistung von RAG‑LLMs signifikant; Cross‑Encoder‑Architekturen erzielen die größten Gewinne.
- Bei komplexen, mehrstufigen Reasoning‑Aufgaben hängt die Endantwort stark von der internen Reasoning‑Kapazität des LLMs ab.
- Detaillierte Stärken/Schwächen jedes Rerankers wurden identifiziert (z. B. Robustheit gegenüber NC vs. Fähigkeit zur SSLI‑Erkennung).

**Beitrag**
1. Erstes Benchmark speziell für die Bewertung von Rerankern in wissenschaftlichen RAG‑LLMs.
2. Vier diagnostische Datensatz‑Typen ermöglichen tiefgehende Analyse der Reranker‑Fähigkeiten.
3. Umfassende experimentelle Studie liefert praxisnahe Empfehlungen für die Auswahl und Weiterentwicklung von Rerankern.

**Implikationen**
- Das Benchmark unterstützt Entwickler dabei, gezielt robuste und präzise Reranker zu wählen, was die Zuverlässigkeit wissenschaftlicher KI‑Systeme erhöht.
- Zukunftige Arbeiten können auf SciRerankBench aufbauen, um neue Modelle oder Optimierungen systematisch zu testen.

## Zusammenfassung

Das vorgestellte Paper beschreibt ein **open‑source, agentisches Hybrid‑RAG‑Framework** zur automatisierten Literaturrecherche in den Wissenschaften. Kernpunkte:

- **Problemstellung:** Die exponentiell wachsende Menge an Fachpublikationen macht traditionelle Reviews unpraktisch.
- **Hybrid‑RAG Ansatz:** Kombination von *GraphRAG* (Cypher‑Abfragen über einen Neo4j‑Wissensgraphen) und *VectorRAG* (FAISS‑Vektorspeicher mit All‑MiniLM‑L6‑v2). Das System kann dynamisch entscheiden, welche Retrieval‑Methode für eine gegebene Anfrage am besten geeignet ist.
- **Agentische Orchestrierung:** Ein Llama‑3.3‑70B‑Versatile‑Agent steuert die Auswahl der Retrieval‑Modi, passt die Instruktions‑Tuning‑Parameter on‑the‑fly an und liefert Unsicherheitsmaße zur Ergebnisbewertung.
- **Datenquellen:** Bibliometrische Metadaten von PubMed, arXiv und Google Scholar sowie Volltext‑PDFs werden ingestiert, in den Graphen und Vektorspeicher eingebettet.
- **Evaluation:** Synthetic Benchmarks zeigen signifikante Verbesserungen gegenüber einem statischen Baselinesystem (z. B. +0.63 VS Context Recall, +0.56 Gesamt‑Precision, Reduktion von Halluzinationen).
- **Beitrag:** Das Framework ist transparent, reproduzierbar und erweiterbar, bietet Unsicherheitsquantifizierung und ermöglicht eine skalierbare, autonome Wissensentdeckung.

**Implikationen:** Durch die dynamische Auswahl zwischen Graph‑ und Vektor‑Retrieval sowie die Integration von LLM‑Agenten kann das System komplexe wissenschaftliche Fragen effizienter beantworten und gleichzeitig die Vertrauenswürdigkeit der generierten Inhalte erhöhen.

## Zusammenfassung

Der Beitrag präsentiert ein **offline‑first** Verfahren, das unstrukturierte Kommunikationsdaten aus Supply‑Chain‑Ticket‑Systemen (Support‑Tickets, E‑Mails, Chat‑Logs) in eine kompakte, strukturierte Wissensbasis überführt. Kern des Ansatzes ist ein **LLM‑basiertes Multi‑Agent‑System**, das drei spezialisierte Agenten koordiniert:

1. **Category Discovery Agent** – analysiert die Ticketdaten und erzeugt eine Taxonomie von Wissenskategorien.
2. **Ticket Categorization Agent** – ordnet jedes Ticket einer oder mehreren Kategorien zu, um thematisch verwandte Fälle zu gruppieren.
3. **Knowledge Synthesis Agent** – generiert aus den gruppierten Tickets ausführliche Wissensartikel, die allgemeine Muster und bewährte Lösungen enthalten.

Durch diese Offline‑Verarbeitung wird das Datenvolumen auf nur **3,4 %** des Originals reduziert, während die Qualität der Informationen steigt. Die daraus resultierende Wissensbasis dient als Kontextquelle für ein **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**‑System. Experimente zeigen, dass dieses System im Vergleich zu herkömmlichen RAG‑Ansätzen signifikant bessere Ergebnisse liefert (**48,74 %** hilfreiche Antworten vs. **38,60 %**) und die Anzahl unhilfreicher Antworten um **77,4 %** reduziert.

### Beitrag & Nutzen
- Automatisierte Erfassung von institutionellem Wissen, das sonst in den Köpfen von Experten verbleibt.
- Reduktion des Support‑Aufwands und Beschleunigung der Ticket‑Lösungszeiten.
- Möglichkeit, etwa **50 %** zukünftiger Supply‑Chain‑Tickets automatisch zu lösen.
- Ergänzung bestehender Runtime‑Optimierungen für RAG durch eine robuste Offline‑Komponente.

Der Ansatz schließt damit eine wichtige Lücke im Wissensmanagement von Unternehmen und liefert ein praktikables Modell zur Skalierung von KI‑gestützter Unterstützung in komplexen, datenintensiven Umgebungen.

# Zusammenfassung

**Ziel und Kontext**
- Das Paper präsentiert fünf domänenspezifische RAG‑Anwendungen (Governance, Cybersecurity, Landwirtschaft, Industrie‑Forschung, medizinische Diagnostik).
- Fokus liegt auf der Integration von multilingualer OCR, semantischer Vektor‑Suche und domain‑angepassten LLMs.

**Methodik**
- Entwicklung end‑to‑end: Datenaufbereitung → Retrieval (Vektoren) → Generation (LLM).
- Deployment über lokale Server bzw. Cloud‑APIs.
- Web‑basierte Nutzerstudie mit 100 Teilnehmenden, Bewertung nach sechs Kriterien: Ease of Use, Relevance, Transparency, Responsiveness, Accuracy, Recommendation Likelihood.

**Ergebnisse**
- Positive Rückmeldungen zu Benutzerfreundlichkeit und Relevanz, jedoch Herausforderungen bei Transparenz und Halluzinationen.
- Zwölf zentrale Lessons Learned zu technischen, operativen und ethischen Aspekten (z. B. Datenqualität, Skalierbarkeit, Datenschutz).

**Beitrag**
- Empirische Evidenz für RAG‑Systeme in realen Szenarien.
- Praktische Leitlinien für das Design zuverlässiger, wartbarer RAG‑Pipelines.
- Identifikation offener Forschungsfragen zu Retrieval‑Genauigkeit und multimodaler Integration.

**Schlussfolgerung**
- RAG ist ein vielversprechender Ansatz zur Verbesserung der faktischen Genauigkeit von LLMs in praxisnahen Anwendungen, erfordert jedoch sorgfältige Systemarchitektur und kontinuierliche Evaluation.

## Zusammenfassung

Der Deutsche Anwaltverlag hat in Zusammenarbeit mit Retresco die Online‑Bibliothek **ReNoSmart** um einen interaktiven KI‑Assistenten erweitert, der auf **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** basiert. Das System nutzt das Sprachmodell **GPT‑4o** von OpenAI und verbindet Nutzeranfragen direkt mit den Inhalten der Verlagsbibliothek (über 100 Fachbücher, Zeitschriften und Infobriefe).

- **Zielgruppe:** Rechtsanwalts‑ und Notarfachangestellte, die schnell präzise juristische Informationen benötigen.
- **Funktionsweise:** Nutzer stellen Fragen über den Button „Frag den ReNo‑Fuchs“. Der KI‑Assistent durchsucht vorselektierte Inhalte mittels RAG, liefert Antworten mit Quellenverweisen und stellt das zugehörige PDF per Hyperlink bereit.
- **Vorteile:**
- Schnellere Übersicht und bessere Bewertbarkeit von Inhalten
- Reduzierung der zu lesenden Dokumentenmengen
- Effizientere Identifikation relevanter Fälle, Checklisten und Formulare
- **Datenintegrität:** Nur interne Verlagsdaten werden für das RAG‑Modell verwendet; externe GPT‑Informationen fließen nicht in das Training ein.
- **Feedback‑Schleife:** Durch integrierte Feedback‑Funktionen wird der Assistent kontinuierlich verbessert.

Das Projekt demonstriert, wie RAG‑Technologie juristische Rechercheprozesse automatisieren und die Produktivität von Kanzleien deutlich steigern kann.

## Zusammenfassung

**CLaRa (Continuous Latent Reasoning)** ist ein neuartiges Framework, das Retrieval und Generation in einem gemeinsamen kontinuierlichen Raum vereint. Statt separater Embeddings und Rohtext werden Dokumente einmalig zu kompakten Vektoren komprimiert, die sowohl vom Retriever als auch vom Generator genutzt werden.

- **Problemstellung:** Klassische RAG‑Systeme optimieren Retrieval und Generation getrennt, was zu ineffizienter Kontextverarbeitung, fehlender Gradientenübertragung und hohem Rechenaufwand führt.
- **Lösungsansatz:** CLaRa verwendet einen *Salient Compressor Pretraining* (SCP), der mithilfe von QA‑ und Paraphrase‑Supervision semantisch reiche komprimierte Vektoren erzeugt. Der Retriever und Generator werden end‑to‑end über einen einzigen Language‑Modeling‑Loss trainiert, wobei ein differenzierbarer Top‑k‑Estimator den Gradientfluss ermöglicht.
- **Technische Highlights:**
- Gemeinsame kontinuierliche Repräsentationen ermöglichen differentiable Retrieval‑Schritte.
- Der Verlust des Generators (Next‑Token‑Prediction) dient als schwach überwachtes Signal für das Retrieval.
- SCP erzeugt synthetische Trainingsdaten, die salientes Wissen durch einfache und komplexe QA‑Paare hervorheben.
- **Ergebnisse:** Auf mehreren QA‑Benchmarks erzielt CLaRa State‑of‑the‑Art‑Leistungen bei Kompression und Reranking, übertrifft textbasierte Fine‑Tuning‑Modelle und reduziert den Inferenz‑Overhead erheblich.

**Fazit:** Durch die Integration von Retrieval und Generation in einem gemeinsamen latenten Raum löst CLaRa zentrale Effizienz- und Optimierungsprobleme klassischer RAG‑Systeme und stellt einen bedeutenden Fortschritt für zukünftige LLM‑gestützte Wissensabruf‑Anwendungen dar.

### Zusammenfassung

**CAL‑RAG** ist ein neuartiges, agentenbasiertes Framework, das Retrieval‑Augmented Generation (RAG) nutzt, um **content‑aware Layouts** automatisch zu erstellen. Das System kombiniert vier Hauptkomponenten:
1. **Layout Recommender Agent** – verwendet große Sprachmodelle (LLMs) und ruft relevante Layout‑Beispiele aus einer strukturierten Wissensdatenbank ab.
2. **Vision‑Language Grader Agent** – bewertet die erzeugten Layouts anhand visueller Metriken wie geometrischer Konsistenz, Überlappung und ästhetischer Kohärenz.
3. **Feedback Agent** – liefert gezielte Korrekturen und initiiert eine iterative Verfeinerung des Layouts.
4. **LangGraph‑Integration** – orchestriert die Interaktion der Agenten in einem mehrschrittigen Reasoning‑Loop.

Durch das Abrufen von Beispielen aus dem **PKU PosterLayout**‑Datensatz kann CAL‑RAG kontextuelles Designwissen einbinden, was zu deutlich besseren Ergebnissen führt als rein prompt‑basierte Methoden. Auf mehreren Layout‑Metriken (Unterlage‑Effektivität, Element‑Ausrichtung, Überlappungsminimierung) erreicht das System **State‑of‑the‑Art**‑Leistungen und übertrifft starke Baselines wie *LayoutPrompter* und *RALF*.

Der Beitrag umfasst:
- ein agentisches RAG‑Framework für Layout‑Generierung,
- ein evaluiertes Protokoll mit geometrischen und semantisch‑visuellen Metriken,
- umfangreiche Experimente, die signifikante Verbesserungen gegenüber bestehenden Ansätzen zeigen.

**Relevanz:** Das Paper verbindet zentrale Themen der Sammlung – RAG, LLMs, Multi‑Agenten, Vision‑Language‑Modelle und kreative KI – und liefert damit wertvolle Erkenntnisse für Forschung und Anwendung im Bereich Retrieval‑Augmented Generation.

## Zusammenfassung

**ARAG** (Agentic Retrieval‑Augmented Generation) ist ein neuartiges Framework, das die klassischen RAG‑Methoden für Empfehlungssysteme um mehrere spezialisierte LLM‑Agents erweitert. Ziel ist es, personalisierte Empfehlungen zu verbessern, indem sowohl langfristige als auch aktuelle Sitzungsdaten des Nutzers berücksichtigt werden.

### Kernkomponenten
- **User Understanding Agent**: Fasst Nutzerpräferenzen aus Langzeit‑ und Sitzungskontext zusammen.
- **Natural Language Inference (NLI) Agent**: Bewertet die semantische Übereinstimmung zwischen den durch RAG abgerufenen Kandidaten und dem implizierten Nutzerintention.
- **Context Summary Agent**: Konsolidiert die Ergebnisse des NLI‑Agents zu einem fokussierten Kontext.
- **Item Ranker Agent**: Erzeugt eine Rangliste der Empfehlungen basierend auf dem kombinierten Kontext.

### Methodik & Evaluation
1. Initiales Retrieval erfolgt über ein herkömmliches, kosinusähnlichkeitsbasiertes RAG, das einen ersten Kandidaten‑Recall erzeugt.
2. Die Agents führen ein mehrstufiges, reasoning‑orientiertes Verfahren durch, um die Relevanz jedes Items zu prüfen und zu gewichten.
3. Experimente auf drei Datensätzen zeigen signifikante Verbesserungen gegenüber Standard‑RAG und recency‑basierten Baselines (bis zu **42,1 %** Verbesserung bei NDCG@5 und **35,5 %** bei Hit@5).
4. Eine Ablationsstudie bestätigt den Nutzen der einzelnen Agentenkomponenten.

### Beitrag
- Einführung eines agentischen Workflows zur feinkörnigen Kontext‑Analyse in Empfehlungssystemen.
- Demonstration, dass die Integration von LLM‑Agents die Personalisierung und Genauigkeit von Empfehlungen deutlich steigern kann.
- Bereitstellung neuer Forschungsrichtungen für LLM‑basierte Personalisierung und hybride Retrieval‑Strategien.

**Schlüsselwörter:** Large Language Models, Personalization, Agentic Retrieval‑Augmented Generation, Recommendation Systems.

# Zusammenfassung

**Einführung**
- Retrieval‑augmented Generation (RAG) kombiniert Retrieval‑Techniken mit der Generierung von Inhalten durch große Sprachmodelle (LLMs).
- Ziel: Genauigkeit erhöhen, Halluzinationen reduzieren und aktuelle Informationen nutzen, ohne das Grundmodell neu zu trainieren.

**Grundprinzipien**
1. **Retrieval (R)** – Extrahiert relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank mittels Embeddings und semantischer Suche.
2. **Augmentation (A)** – Ergänzt die Eingabe des LLMs mit den abgerufenen Kontextinformationen.
3. **Generation (G)** – Das LLM erzeugt basierend auf dem angereicherten Prompt präzise, kontextbezogene Antworten.

**Technische Details**
- Nutzung von Vektor‑Datenbanken, Embedding‑Modellen und Chunking zur Token‑Verwaltung.
- Vorverarbeitungsschritte: Tokenisierung, Stemming, Chunking, Indexierung.
- Skalierbarkeit durch dynamisches Abrufen statt teurem Retraining.

**Vorteile von RAG**
- **Reduktion von Halluzinationen** durch grounding in autoritativen Quellen.
- **Kosten‑ und Zeiteffizienz**: Keine häufigen Modell‑Retrainings nötig.
- **Domänenspezifische Anwendung**: Bessere Antworten in Bereichen wie Recht, Medizin oder Finanzen.
- **Sicherheit & Datenschutz**: Einfaches Entfernen von Daten aus dem Wissenspool (Unlearning).

**Herausforderungen**
- Retrieval‑Qualität und Latenz bei großen Datensätzen.
- Sicherheit und Privatsphäre beim Zugriff auf externe Quellen.
- Bedarf an robusten Evaluationsmethoden für RAG‑Systeme.

**Erweiterte Szenarien**
- Multimodale RAG‑Systeme, die Text, Bild und andere Modalitäten kombinieren.
- Advanced RAG mit Agentic‑Ansätzen und Hybrid Search.

**Fazit**
RAG stellt einen grundlegenden Wandel in der Interaktion von LLMs mit Wissen dar und ermöglicht adaptive, zuverlässige KI‑Lösungen für dynamische, domänenspezifische Anwendungsfälle.

## Zusammenfassung

Der Beitrag stellt **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** vor, ein Verfahren, das parametrische Sprachmodelle (z. B. BART/T5) mit einem nicht‑parametrischen Wissensspeicher kombiniert. Der nicht‑parametrische Speicher besteht aus einem dichten Vektor‑Index von Wikipedia‑Passagen, der über einen vortrainierten **Dense Passage Retriever (DPR)** abgefragt wird.

### Kernideen
- Zwei Modellvarianten: **RAG‑Sequence** (ein Dokument liefert Kontext für die gesamte Ausgabe) und **RAG‑Token** (verschiedene Dokumente können pro Token verwendet werden).
- End‑to‑End‑Feinabstimmung von Retriever und Generator, wobei das abgerufene Dokument als latente Variable marginalisiert wird.
- Nutzung von **Maximum Inner Product Search (MIPS)** zur schnellen Top‑K‑Dokumentauswahl.

### Ergebnisse
- State‑of‑the‑Art‑Leistung auf offenen Frage‑Antwort‑Benchmarks wie *Natural Questions*, *WebQuestions* und *CuratedTrec*.
- Verbesserte Faktentreue, Spezifität und Diversität bei generativen Aufgaben (z. B. MS‑MARCO, Jeopardy‑Fragen).
- Nahezu konkurrenzfähige Resultate im Fact‑Verification‑Task FEVER.

### Bedeutung
RAG zeigt, dass die Kombination von **parametrischem** und **nicht‑parametrischem** Gedächtnis Wissensintensive Aufgaben deutlich verbessert, das Modellwissen aktualisierbar macht und bessere Erklärbarkeit durch nachverfolgbare Retrieval‑Schritte ermöglicht.

## Zusammenfassung

Dieses Papier analysiert, wie die **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**‑Methode die datenschutzrechtliche Bewertung von generativen KI‑Systemen beeinflusst. Es wird ein typisches Anwendungsszenario beschrieben, bei dem ein LLM mit einer Vektordatenbank und Embeddings kombiniert wird, um kontextbezogene, überprüfbare Inhalte zu liefern.

### Kernaussagen
- **Richtigkeit & Transparenz**: Durch die Einbindung von Referenzdokumenten kann die Richtigkeit und Nachvollziehbarkeit der KI‑Ausgaben verbessert werden.
- **Integrität & Vertraulichkeit**: Die Methode ermöglicht eine strengere Kontrolle personenbezogener Daten, wodurch Integritäts‑ und Vertraulichkeitsanforderungen besser erfüllt werden können.
- **Datenschutz‑Herausforderungen**: Neue Risiken entstehen, etwa im Hinblick auf Betroffenenrechte, Datenminimierung und mögliche Angriffe (Membership Inference, Model Inversion).
- **On‑Premise‑Einsatz**: RAG erlaubt den Betrieb von LLMs on‑premise mit reduziertem Trainingsdatensatz, was die Gefahr der Extraktion personenbezogener Daten mindert.
- **Rechtliche Bewertung**: Trotz technischer Vorteile bleibt die grundsätzliche Datenschutz‑Bewertung des zugrundeliegenden LLM unverändert; RAG kann jedoch zu einer differenzierten Beurteilung führen.

### Fazit
RAG bietet sowohl Chancen (verbesserte Genauigkeit, geringere Datenexposition) als auch Herausforderungen (neue datenschutzrechtliche Fragen). Verantwortliche müssen jede Implementierung individuell prüfen und die Vorgaben der DSGVO berücksichtigen.

### Zusammenfassung

In diesem Paper wird ein neuartiges **Open‑Retrieval Question Answering**‑System (ORQA) vorgestellt, das **Retriever** und **Reader** gemeinsam aus reinem Frage‑Antwort‑Paar‑Training lernt, ohne auf ein externes IR‑System zurückzugreifen. Die wichtigsten Punkte:

- **Problemstellung:** Traditionelle Open‑Domain‑QA‑Ansätze nutzen stark überwachte Evidenz oder ein Black‑Box‑IR‑System (z.B. BM25). Das ist suboptimal, weil Gold‑Evidenz nicht immer verfügbar ist und QA sich grundlegend vom reinen IR unterscheidet.
- **Lösungsansatz:** ORQA behandelt die Evidenzauswahl aus der gesamten Wikipedia als latente Variable. Durch ein Vortraining des Retrievers mit einer **Inverse Cloze Task (ICT)** wird eine starke Initialisierung erreicht, sodass das Modell end‑to‑end feingetuned werden kann.
- **Architektur:** Der Retriever berechnet Ähnlichkeiten zwischen Frage‑ und Dokumentenrepräsentationen mittels BERT‑Encoder; der Reader wählt anschließend den besten Antwort‑Span aus dem abgerufenen Dokument mit einem MLP‑Modul.
- **Ergebnisse:** Auf fünf offenen QA‑Datensätzen (SQuAD, TriviaQA, Natural Questions, WebQuestions, CuratedTrec) übertrifft das gelernte Retrieval BM25 um bis zu 19 % Punkte im Exact‑Match‑Score, insbesondere bei Datensätzen, in denen die Fragesteller die Antwort nicht kennen.
- **Bedeutung für RAG:** Das Werk demonstriert, dass ein vollständig integriertes Retrieval‑ und Generierungsmodell (RAG) ohne externe IR‑Komponente machbar ist und signifikante Leistungsgewinne liefert.

**Fazit:** ORQA zeigt, dass latentes Retrieval in schwach überwachten Settings effektiv trainierbar ist und damit einen wichtigen Schritt hin zu selbstständigen, end‑to‑end RAG‑Systemen darstellt.

## Zusammenfassung

**KiRAG** (Knowledge‑driven Iterative Retriever) ist ein neuartiges Modell, das den Retrieval‑Prozess von iterativen RAG‑Systemen (iRAG) verbessert. Die Hauptprobleme bestehender iRAG‑Modelle sind:
1. **Irrelevante Dokumente** und faktisch falsche Chain‑of‑Thoughts, die die Qualität des Retrievals mindern.
2. **Statische Retriever**, die nicht dynamisch auf sich ändernde Informationsbedürfnisse in mehrstufigen Reasoning‑Schritten reagieren können.

### Ansatz
- Dokumente werden in **Wissens‑Tripel** (⟨Entität, Relation, Entität⟩) zerlegt.
- Das Modell führt ein **iteratives Retrieval** dieser Tripel durch und integriert gleichzeitig das aktuelle Reasoning‑Chain, um gezielt fehlende Informationen zu finden.
- Durch die kompakte, faktisch fundierte Natur der Tripel wird das Risiko von Ablenkungen reduziert und die Retrieval‑Qualität gesteigert.

### Ergebnisse
- Auf mehreren Multi‑Hop QA‑Benchmarks (z. B. HotPotQA, 2Wiki) übertrifft KiRAG bestehende iRAG‑Modelle um **9,40 % bei R@3** und **5,14 % bei F1**.
- Auch im Single‑Hop‑Setting erreicht das Modell vergleichbare Leistungen zu State‑of‑the‑Art‑Baselines.

### Beitrag
1. Einführung eines **knowledge‑driven iterativen Retrievers**, der Tripel nutzt, um den Retrieval‑Prozess zu fokussieren.
2. Ein **dynamisches Retrieval‑Framework**, das sich an die evolving Information Needs während des Reasonings anpasst.
3. Empirische Validierung, die signifikante Verbesserungen bei Multi‑Hop QA demonstriert.

KiRAG zeigt, dass die Kombination von Wissensgraph‑Strukturen und iterativem Retrieval ein vielversprechender Weg ist, um RAG‑Systeme robuster und genauer zu machen.

## Zusammenfassung

Der Beitrag stellt **RETRO** (Retrieval‑Enhanced Transformer) vor, ein semi‑parametrisches Sprachmodell, das bei der Token‑Vorhersage auf Dokumenten‑Chunks aus einer Datenbank mit über **2 Billionen Tokens** zurückgreift. Durch die Kombination eines gefrorenen BERT‑Retrievers, eines differentiable Encoders und eines chunk‑basierten Cross‑Attention‑Mechanismus erreicht RETRO vergleichbare Leistungen zu GPT‑3 bzw. Jurassic‑1, obwohl es **25‑mal weniger Parameter** nutzt.

### Hauptbeiträge
- Einführung von RETRO als autoregressives Modell, das Retrieval‑Chunks in die Vorhersage einbindet (lineare Zeitkomplexität).
- Skalierbarkeit: Der Leistungszuwachs bleibt konstant über Modelle von 150 M bis 7 B Parametern und steigt mit Datenbankgröße sowie Anzahl der Nachbarn.
- Evaluation‑Methodik zur Vermeidung von Test‑Set‑Leakage durch Jaccard‑Ähnlichkeitsfilterung.

### Ergebnisse
- Auf dem **Pile**‑Benchmark erreicht RETRO Leistungen nahe GPT‑3 bei deutlich geringerem Ressourcenverbrauch.
- Beim Fine‑Tuning erzielt das Modell konkurrenzfähige Resultate in wissensintensiven Aufgaben wie Question Answering.
- Der Ansatz zeigt, dass ein großer externer Speicher (Trillionen Tokens) eine effektive Alternative zum reinen Skalieren von Parametern darstellt.

### Bedeutung
Der Artikel demonstriert, dass **Retrieval‑Augmented Generation** (RAG) auf bisher ungeahnte Skalen gebracht werden kann und eröffnet neue Wege zur Verbesserung von Sprachmodellen durch explizite Gedächtnismechanismen.

# 📚 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

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) 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.

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.

# 📚 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.

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

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.

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.

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.

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 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.

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

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

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.

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 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.

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

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.

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.

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.

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 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.

# 🤖 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)`

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.

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 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.

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.

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 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.

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 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.

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 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.

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.

# 📚 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.

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.