{"id":7967,"date":"2024-01-19T08:30:51","date_gmt":"2024-01-19T06:30:51","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.artiquare.com\/grenzen-der-retrieval-augmented-generation\/"},"modified":"2024-08-21T14:30:32","modified_gmt":"2024-08-21T12:30:32","slug":"limits-der-retrieval-augmented-generation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging.artiquare.com\/de\/limits-der-retrieval-augmented-generation\/","title":{"rendered":"Die Grenzen der Basic Retrieval-Augmented Generation"},"content":{"rendered":"

Das vergangene Jahr war ein entscheidendes Jahr f\u00fcr die generative KI, insbesondere in der Welt der Open-Source Large Language Models (LLMs). Wir bei ArtiQuare waren mittendrin und haben diese leistungsstarken LLMs f\u00fcr den praktischen<\/a>, gesch\u00e4ftsorientierten Einsatz angepasst<\/a>. Bei unserer Arbeit geht es haupts\u00e4chlich um die Entwicklung von Systemen, die Unternehmen dabei helfen, LLMs f\u00fcr die Automatisierung von Aufgaben, die Recherche und die Schaffung neuen Wissens aus ihren eigenen Daten zu nutzen. Auf diesem Weg haben wir uns stark auf Retrieval-Augmented Generation<\/a> (RAG) Systeme konzentriert. Die RAG hat sich zu einem wichtigen Akteur im Bereich der KI entwickelt, da sie die kreative Kraft der LLMs mit spezifischen, relevanten Informationen aus der Wirtschaft kombinieren kann. Der Wechsel zur RAG kam nicht unerwartet. W\u00e4hrend LLMs anfangs durch ihre F\u00e4higkeit zu chatten und zu interagieren auffielen, wurde bald klar, dass ihr wahrer Wert in der L\u00f6sung echter Gesch\u00e4ftsprobleme liegt. RAG-Systeme haben sich an die Spitze dieses Wandels gestellt und sich als unglaublich n\u00fctzlich f\u00fcr Unternehmen erwiesen, die mehr aus der KI herausholen wollen. Auf dem Weg ins Jahr 2024 wird die Rolle der RAG bei KI-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen weiter wachsen. Mit Blick auf den breiteren Kontext der KI-Einf\u00fchrung wirft die j\u00fcngste j\u00e4hrliche globale CEO-Umfrage von PwC<\/a> ein Licht auf die sich entwickelnde Sichtweise von Unternehmensf\u00fchrern auf generative KI. Obwohl die Integration dieser Technologien schrittweise erfolgt, erkennen die CEOs zunehmend die damit verbundenen M\u00f6glichkeiten. 60 % der Umfrageteilnehmer sehen in der generativen KI eher eine Chance als ein Risiko und erwarten in naher Zukunft einen gr\u00f6\u00dferen Einfluss. Dar\u00fcber hinaus gehen 70% der CEOs davon aus, dass generative KI in den n\u00e4chsten drei Jahren nicht nur den Wettbewerb versch\u00e4rfen, sondern auch Ver\u00e4nderungen in den Gesch\u00e4ftsmodellen herbeif\u00fchren und neue Qualifikationen der Arbeitskr\u00e4fte erforderlich machen wird. Dieser zukunftsorientierte Ausblick passt perfekt zu unserem Fokus auf die Anpassung von Large Language Models (LLMs) f\u00fcr den Unternehmenseinsatz.<\/strong> Wenn wir uns mit diesem Thema besch\u00e4ftigen, sollten wir uns einen Moment Zeit nehmen, um die gro\u00dfen Fortschritte der generativen KI im Jahr 2023 zu rekapitulieren.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Zusammenfassung der generativen KI-Entwicklungen im Jahr 2023<\/h2><\/div>
\"From<\/span><\/div>

2023 war ein Jahr des rasanten Fortschritts im Bereich der generativen KI, gepr\u00e4gt von bedeutenden Fortschritten und einer wachsenden Landschaft von Open-Source-Tools und Projekten. Das Entwicklungstempo bei den Large Language Models (LLMs) war besonders bemerkenswert und spiegelt einen allgemeinen Trend zu kontinuierlicher Verbesserung und Innovation wider. Wichtige Entwicklungen bei LLM und \u00d6kosystemen:<\/strong><\/p>\n

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  1. Fortschritte bei den Modellf\u00e4higkeiten<\/strong>: Die LLM haben nicht nur an Umfang, sondern auch an Raffinesse gewonnen und zeigen ein besseres Verst\u00e4ndnis und bessere Generierungsf\u00e4higkeiten. Diese Verbesserungen haben neue T\u00fcren f\u00fcr praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen ge\u00f6ffnet.<\/li>\n
  2. Wachstum von Open-Source-Projekten<\/strong>: Im Laufe des Jahres gab es einen Aufschwung bei Open-Source-Projekten im Zusammenhang mit LLMs, der durch einen gemeinschaftsorientierten Entwicklungsansatz vorangetrieben wurde. Dieser Trend hat den Zugang zu hochmodernen KI-Technologien demokratisiert und erm\u00f6glicht es einer gr\u00f6\u00dferen Zahl von Entwicklern und Unternehmen, zu experimentieren und zu innovieren.<\/li>\n
  3. Erweiterung des \u00d6kosystems<\/strong>: Neben den Modellen selbst haben auch die Tools und Plattformen, die LLMs unterst\u00fctzen, stark zugenommen. Von Hilfsprogrammen f\u00fcr die Datenverarbeitung bis hin zu benutzerfreundlichen Schnittstellen ist das \u00d6kosystem, das die LLM umgibt, reichhaltiger und f\u00fcr die praktische Anwendung f\u00f6rderlicher geworden.<\/li>\n
  4. Aufstieg der multimodalen KI: <\/strong>Das Aufkommen und Wachstum der multimodalen KI<\/strong> war ein bedeutender Schritt. Diese Systeme, die in der Lage sind, verschiedene Arten von Daten (wie Text, Bilder und Audio) zu verarbeiten und zu integrieren, haben ein gro\u00dfes Potenzial f\u00fcr die Entwicklung vielseitiger und kontextbezogener KI-L\u00f6sungen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Nachdem wir uns die allgemeinen Trends in der Branche angesehen haben, wenden wir uns nun der Frage zu, wie sich diese Entwicklungen auf den Unternehmenssektor auswirken. Adaption von LLMs in Unternehmen:<\/strong> Die Anpassung von LLMs in Unternehmen ist ein auff\u00e4lliger Trend. Die Unternehmen haben das Potenzial dieser Modelle f\u00fcr die Automatisierung von Prozessen, die Unterst\u00fctzung der Forschung und die Gewinnung neuer Erkenntnisse zunehmend erkannt. In unserer Arbeit bedeutete die Anpassung von LLMs oft die Konstruktion von RAG-Systemen, die unternehmensspezifische Daten effektiv nutzen k\u00f6nnen, um KI-Tools nicht nur leistungsf\u00e4hig, sondern auch relevant und praktisch f\u00fcr die Bed\u00fcrfnisse von Unternehmen zu machen. Der Aufstieg von RAG als vorherrschende architektonische Wahl ging einher mit einer wachsenden Nachfrage nach KI-L\u00f6sungen, die auf das Gesch\u00e4ft ausgerichtet sind. Im Gegensatz zu den Anf\u00e4ngen der LLMs, bei denen die Aufregung vor allem um ihre F\u00e4higkeit ging, Konversation zu simulieren, hat sich der Schwerpunkt jetzt auf die Nutzung dieser Modelle f\u00fcr tiefergehende, substanziellere Unternehmensanwendungen verlagert. Wenn wir das vergangene Jahr Revue passieren lassen, wird klar, dass die Reise mit generativer KI und RAG-Systemen gerade erst begonnen hat. Die Fortschritte im Jahr 2023 haben die Weichen f\u00fcr noch innovativere und wirkungsvollere Anwendungen im kommenden Jahr gestellt.<\/p>\n<\/div>

    Lass uns herausfinden, wie diese fortschrittlichen KI-Tools auf spezifische, komplexe Gesch\u00e4ftsanforderungen zugeschnitten werden k\u00f6nnen, um neue Wege f\u00fcr Innovationen und Wettbewerbsvorteile zu erschlie\u00dfen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

    Fokus auf LLM-Anpassung f\u00fcr den Unternehmenseinsatz<\/h2><\/div>
    \"essential<\/span><\/div>

    In der dynamischen Landschaft der generativen KI ist einer der wichtigsten Trends die Adaption von Large Language Models (LLMs) durch Unternehmen f\u00fcr ihre propriet\u00e4ren und internen Daten. Diese Entwicklung hin zu ma\u00dfgeschneiderten LLMs wird durch die Notwendigkeit angetrieben, KI f\u00fcr spezifische, oft komplexe Gesch\u00e4ftsanforderungen zu nutzen. 1. Warum Unternehmen sich der LLM-Anpassung zuwenden:<\/strong><\/p>\n