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Ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System kombiniert Datenabruf mit KI-generierten Antworten und eignet sich daher ideal für die Beantwortung von Fragen auf der Grundlage bestimmter Dokumente oder Datensätze. Im Gegensatz zu typischen KI-Modellen, die auf statischen, veralteten Trainingsdaten basieren, rufen RAG-Systeme relevante Informationen dynamisch ab und stellen so sicher, dass die Antworten präzise und kontextgenau sind.
Für Unternehmen bedeutet dies, Antworten basierend auf internen Richtlinien, Arbeitsabläufen oder aktuellen Updates zu liefern – ohne dass ein benutzerdefiniertes Modell trainiert werden muss. Tools wie Latenknoten Vereinfachen Sie den Prozess, indem Sie ein RAG-System in Stunden statt in Wochen erstellen.
So funktioniert es und so können Sie Ihr eigenes erstellen.
Die Erstellung eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems erfordert ein solides Verständnis der Technologien, die eine effiziente Dokumentensuche und eine präzise Antwortgenerierung ermöglichen.
Das Herzstück eines RAG-Systems sind Einbettungen, die Text in numerische Vektoren umwandeln, die seine Bedeutung darstellen. Dadurch kann das System Benutzeranfragen wie „Wie lauten unsere Rückerstattungsrichtlinien?“ mit relevanten Inhalten in Ihren Dokumenten verknüpfen, selbst wenn in den Dokumenten Ausdrücke wie „Rückgabeverfahren“ oder „Geld-zurück-Garantie“ verwendet werden.
Vektordatenbanken spielen eine entscheidende Rolle, indem sie diese Einbettungen speichern und schnelle Ähnlichkeitssuchen ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die auf der Übereinstimmung exakter Schlüsselwörter beruhen, identifizieren Vektordatenbanken konzeptionell verwandte Inhalte. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Benutzer die benötigten Informationen finden, auch wenn deren Formulierung vom Text in Ihren Dokumenten abweicht.
Sprachmodelle verwalten den Generierungsaspekt von RAG-Systemen. Sie nutzen den abgerufenen Kontext und die Benutzeranfragen, um klare und relevante Antworten zu generieren. Was RAG-Systeme von herkömmlichen KI-Chatbots unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, Antworten in Ihren spezifischen Dokumenten zu verankern, anstatt sich ausschließlich auf vortrainierte Daten zu verlassen.
Chunking-Strategien sind ein weiterer wichtiger Bestandteil. Dazu müssen Sie Ihre Dokumente für die Verarbeitung in Segmente unterteilen. Ziel ist es, ein Gleichgewicht zu finden: Zu große Abschnitte können an Präzision verlieren, während zu kleine Abschnitte wichtige Zusammenhänge über mehrere Sätze oder Absätze hinweg übersehen können.
Die Entwicklung eines RAG-Systems umfasst typischerweise Tools wie Python, LangChain für die Workflow-Orchestrierung, FAISS or Tannenzapfen für Vektorspeicherung und Sprachmodelle von Anbietern wie OpenAI or Gesicht umarmen.
Für Vektordatenbanken, haben Sie Optionen wie Pinecone, das skalierbare Cloud-Lösungen anbietet, oder Open-Source-Tools wie Chroma für lokale Setups. Jedes hat seinen eigenen Setup- und Konfigurationsprozess.
Vortrainierte Sprachmodelle erfordern API-Zugriff und Sie müssen die Nutzung sorgfältig überwachen, da die Kosten je nach Komplexität des Modells und Anzahl der Abfragen variieren können.
Während die traditionelle RAG-Entwicklung aufgrund der Komplexität von Vektordatenbanken und Einbettungsmodellen Wochen dauern kann, vereinfachen Plattformen wie Latenode den Prozess. Mit den visuellen Tools von Latenode können Sie dokumentenbasierte KI-Systeme in nur wenigen Stunden mit Drag-and-Drop-Komponenten erstellen.
Sobald die Tools bereit sind, besteht der nächste Schritt darin, Ihren Datensatz vorzubereiten und Ihre Systemanforderungen zu skizzieren.
Die Qualität Ihrer Dokumentauswahl ist entscheidend. Konzentrieren Sie sich auf gut organisierte Dokumente, die den Bedürfnissen der Benutzer entsprechen, anstatt alles wahllos aufzunehmen.
Nächstes Textvorverarbeitung sorgt für saubere und konsistente Dokumente. In diesem Schritt werden unnötige Formatierungen entfernt und die Struktur für eine bessere Verarbeitung standardisiert.
Aus technischer Sicht benötigen Sie Hardware mit mindestens 8–16 GB RAM und Zugriff auf eine GPU für eine effiziente Einbettungsgenerierung. Alternativ können Cloud-basierte Lösungen diese Aufgaben übernehmen, sind jedoch mit laufenden Kosten verbunden.
Systemarchitekturplanung ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Sie müssen sich zwischen der lokalen Bereitstellung, die ideal für sensible Daten ist, und Cloud-Diensten, die Skalierbarkeit bieten, entscheiden. Faktoren wie Datenschutz, erwartetes Abfragevolumen und Wartungskapazitäten sollten Ihre Entscheidung beeinflussen.
Die Beherrschung dieser grundlegenden Konzepte und Vorbereitungen schafft die Grundlage für den Aufbau eines effektiven RAG-Systems. Die nächsten Schritte umfassen die Umsetzung dieser Ideen, beginnend mit der Dokumentenaufnahme und -vorverarbeitung.
Ein RAG-System wandelt Dokumente in eine durchsuchbare Wissensdatenbank um, indem es fünf wesentliche Komponenten nutzt.
Der Prozess beginnt mit Dokumentenaufnahme, wo Dokumente importiert und für die Vektorspeicherung vorbereitet werden [1].
Laden von Dokumenten verarbeitet Dateien wie PDFs, Word-Dokumente und einfachen Text. Die Genauigkeit des Abrufs hängt weitgehend vom gewählten Analysetool ab:
Nach dem Laden Textvorverarbeitung stellt sicher, dass die Dokumente zum Abruf bereit sind. Dieser Schritt umfasst die Standardisierung von Formaten, das Entfernen irrelevanter Inhalte wie Kopf- und Fußzeilen und die Berücksichtigung von Sonderzeichen [2][4]. Die Einbeziehung der Fehlerbehandlung und -protokollierung in dieser Phase hilft dabei, Analyseprobleme zu erkennen, die auf Probleme mit der Datenqualität im Upstream hinweisen können. [4]. Auch die Beibehaltung von Metadaten ist für eine effektive Abfrage von entscheidender Bedeutung.
Sobald der Text bereinigt ist, besteht der nächste Schritt darin, ihn in Einbettungen umzuwandeln, die seine semantische Bedeutung erfassen.
Einbettungsgenerierung wandelt den vorverarbeiteten Text in numerische Vektoren um, sodass das System die Beziehungen zwischen verschiedenen Inhaltsteilen erfassen kann, auch wenn diese unterschiedliche Terminologien verwenden.
Die Wahl des richtigen Chunking-Strategie ist der Schlüssel zum effektiven Abrufen [4]. Blöcke mit fester Größe sind oft nicht kohärent und für reale Anwendungen selten praktikabel [4]Konzentrieren Sie sich stattdessen auf die Erstellung semantisch sinnvoller Blöcke, die den Kontext beibehalten und als eigenständige Einheiten bestehen können. Leichte Überlappungen zwischen Blöcken können dazu beitragen, die Kontinuität zu wahren. [4]. Speichern Sie zusätzlich Metadaten wie den Namen des Quelldokuments, Abschnittsüberschriften und andere relevante Details, um die Abrufgenauigkeit zu verbessern [4].
Die Auswahl einer Vektordatenbank hängt von Ihren Anforderungen ab. Cloudbasierte Optionen wie Pinecone bieten Skalierbarkeit, während Open-Source-Lösungen wie Chroma besser für lokale Bereitstellungen geeignet sind. Diese Datenbanken speichern Einbettungen und ermöglichen Ähnlichkeitssuchen mit Methoden wie der Kosinus-Ähnlichkeit.
Um qualitativ hochwertige Daten zu gewährleisten, implementieren Sie Deduplizierung und FilterungDas Entfernen redundanter oder irrelevanter Inhalte verbessert die Systemleistung und stellt sicher, dass nur wertvolle Informationen in der Vektordatenbank gespeichert werden [4].
Mit den vorhandenen Einbettungen und Metadaten ist das System bereit, relevante Daten effizient abzurufen.
Der Abrufkomponente ist für die Abfrage der Vektordatenbank zuständig, um kontextrelevante Informationen für Benutzerfragen zu finden. Es konvertiert Benutzeranfragen in Einbettungen und verwendet dabei dasselbe Modell wie die Dokumentverarbeitung, um die Kompatibilität zu gewährleisten.
Ähnlichkeitssuche Identifiziert die am besten passenden Dokumentblöcke basierend auf der Vektornähe. Um umfassende Antworten zu liefern, ruft das System mehrere Blöcke ab und gleicht dabei die Relevanz mit den Einschränkungen des Kontextfensters des Sprachmodells aus.
Metadatenfilterung Verfeinert die Suchergebnisse, indem sie anhand von Attributen wie Dokumenteigenschaften, Erstellungsdatum oder Inhaltskategorien eingegrenzt werden. Dieser Schritt verbessert die Genauigkeit der abgerufenen Informationen.
Feinabstimmung des Abrufs durch Optimierung ist unerlässlich. Passen Sie Parameter wie die Anzahl der abgerufenen Blöcke und Ähnlichkeitsschwellenwerte an und testen Sie mit echten Abfragen, um das beste Gleichgewicht zwischen Tiefe und Relevanz zu finden.
In diesem Schritt Sprachmodellintegration kombiniert den abgerufenen Kontext mit Benutzeranfragen, um präzise und fundierte Antworten zu generieren. Der Prozess umfasst die Erstellung von Eingabeaufforderungen, die die Frage des Benutzers und relevante Dokumentabschnitte enthalten. So wird das Modell angeleitet, seine Antwort auf den bereitgestellten Kontext zu stützen.
Schnelles Engineering ist entscheidend, um qualitativ hochwertige Antworten zu gewährleisten. Die Eingabeaufforderungen sollten das Modell anweisen, Quellen zu zitieren, sich ausschließlich auf den bereitgestellten Kontext zu verlassen und fehlende Informationen anzugeben.
Management Kontextgröße ist ebenso wichtig. Da Sprachmodelle Token-Limits haben, priorisieren Sie die relevantesten Chunks, indem Sie sie nach Wichtigkeit ordnen. Dadurch wird sichergestellt, dass das System präzise Antworten liefert, ohne die Token-Beschränkungen zu überschreiten.
Schließlich Antwortformatierung passt die Ausgabe an die Bedürfnisse des Benutzers an, sei es eine Antwort im Gesprächsstil, eine Zusammenfassung in Stichpunkten oder eine ausführliche Erklärung mit Quellen.
Latenode vereinfacht das Einbetten und die Antwortgenerierung mit seinem visuellen Workflow und erleichtert so die schnelle Bereitstellung dieser Schritte.
Die Integration aller Komponenten in eine nahtlose Pipeline gewährleistet eine reibungslose Abfrageverarbeitung. Dazu gehört die Einrichtung eines klaren Datenflusses zwischen Dokumentenaufnahme, Vektorspeicherung, Abruf und Antwortgenerierung.
End-to-End-Tests validiert das gesamte System anhand realistischer Abfragen. Testen Sie mit einer Vielzahl von Fragen, darunter sachliche Anfragen, mehrteilige Fragen und Randfälle, in denen relevante Informationen fehlen können.
Um die Leistung aufrechtzuerhalten, implementieren Überwachung für Kennzahlen wie Reaktionszeit, Abrufgenauigkeit und Benutzerzufriedenheit. Die Protokollierung der gesamten Pipeline hilft dabei, Engpässe und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren.
Fehlerbehandlung Stellt sicher, dass das System Fehler oder unbeantwortbare Abfragen problemlos bewältigen kann. Dazu gehören Fallback-Antworten und eine klare Kommunikation über die Einschränkungen des Systems.
Im Gegensatz zu herkömmlichen RAG-Tutorials, die umfangreiche Programmierkenntnisse erfordern, vereinfachen die visuellen Workflows von Latenode den Lernprozess. Durch die Konzentration auf praktische Anwendungen können Benutzer in einem Bruchteil der Zeit funktionale Systeme erstellen und gleichzeitig praktische Erfahrungen mit Schlüsselkonzepten sammeln.
Der nächste Schritt besteht darin, diese Prinzipien anhand von Beispielen aus der Praxis anzuwenden und zu untersuchen, wie Plattformen wie Latenode die Entwicklung beschleunigen können.
Beispiele aus der Praxis helfen dabei, das Konzept von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen zum Leben zu erwecken und ihre Funktionalität und ihr Potenzial deutlicher zu machen.
Nachfolgend finden Sie ein einfaches Python-Beispiel, das den grundlegenden Workflow eines RAG-Systems beschreibt. Dieser Code demonstriert, wie Dokumente verarbeitet, gespeichert und abgefragt werden, um Antworten zu generieren:
import openai
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb
from pathlib import Path
class BasicRAGSystem:
def __init__(self):
self.embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
self.client = chromadb.Client()
self.collection = self.client.create_collection("documents")
def ingest_documents(self, document_path):
# Load and chunk documents
text = Path(document_path).read_text()
chunks = self.chunk_text(text, chunk_size=500)
# Generate embeddings
embeddings = self.embedding_model.encode(chunks)
# Store in vector database
self.collection.add(
embeddings=embeddings.tolist(),
documents=chunks,
ids=[f"chunk_{i}" for i in range(len(chunks))]
)
def retrieve_and_generate(self, query):
# Retrieve relevant chunks
query_embedding = self.embedding_model.encode([query])
results = self.collection.query(
query_embeddings=query_embedding.tolist(),
n_results=3
)
# Generate response with context
context = "".join(results['documents'][0])
prompt = f"Context: {context}Question: {query}Answer:"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.choices[0].message.content
Dieses Beispiel veranschaulicht die wesentlichen Schritte: Dokumentenaufnahme, Speicherung in einer Vektordatenbank und Generierung von Antworten anhand von Kontextinformationen. Implementierungen auf Unternehmensebene bringen jedoch oft zusätzliche Herausforderungen mit sich.
Bei der Skalierung von RAG-Systemen für Unternehmensanwendungen wird der Prozess komplexer. Diese Konfigurationen können mandantenfähigen Dokumentenspeicher, Metadatenfilterung, Caching-Mechanismen und Überwachungstools umfassen. Die Verwaltung dieser Komponenten erfordert oft die Zusammenarbeit mehrerer Teams und ein hohes Maß an technischem Know-how.
Das ist wo Latenknoten sticht hervor. Durch einen visuellen Ansatz ohne Code werden diese Komplexitäten vereinfacht, sodass sich Entwickler auf das Systemdesign statt auf die Infrastruktur konzentrieren können.
Latenode verwandelt das traditionell komplexe RAG-Setup in einen optimierten Prozess. Es automatisiert Aufgaben wie das Aufteilen von Dokumenten und die Generierung von Einbettungen, sobald Dateien hochgeladen werden. [6][7]Dieser visuelle Ansatz beseitigt viele der Schwachstellen herkömmlicher RAG-Systeme.
Das Latenode-Team drückt es treffend aus:
„Wenn Sie eine Datei hochladen und zwei Knoten verbinden können, können Sie einen RAG-basierten KI-Agenten erstellen.“ [6][7].
Diese Einfachheit macht externe Vektordatenbanken, die manuelle Aufteilung von Dokumenten und komplizierte Serviceintegrationen überflüssig. Stattdessen können sich Entwickler auf das Erstellen und Iterieren konzentrieren.
So funktioniert es mit Latenode:
Dieser Arbeitsablauf verkürzt die Einrichtungszeit drastisch und ermöglicht es Entwicklern, sich auf das Erlernen und Verfeinern von RAG-Konzepten zu konzentrieren, anstatt sich mit Infrastrukturproblemen herumzuschlagen.
Ein Entwickler teilte seine Erfahrungen:
„Ich verwende Latenode für meine RAG-Workflows. Es übernimmt die Datenvorverarbeitung, stellt die Verbindung zu Vektorspeichern her, verwaltet API-Aufrufe für eingebettete Modelle und verkettet alles miteinander. Ich kann mich auf das Verständnis von Konzepten konzentrieren, anstatt mich mit der Infrastruktur herumzuschlagen.“ [5].
Der Kontrast zwischen der traditionellen codebasierten RAG-Entwicklung und den visuellen Workflows von Latenode ist auffällig. Hier ist ein direkter Vergleich:
| Aspekt | Traditionelles codebasiertes RAG | Visueller Latenode-Workflow |
|---|---|---|
| Aufbauzeit | Tage bis Wochen | Minuten |
| Externe Abhängigkeiten | Erfordert Vektordatenbanken, eingebettete APIs und Speicherlösungen | Non |
| Technisches Wissen | Erfordert Programmierkenntnisse | Keine Programmierung erforderlich |
| Konfiguration | Manuelle Einrichtung | Automatische Verarbeitung |
| Barierrefreiheit | Beschränkt auf technische Teams | Offen für nicht-technische Benutzer |
| Wartung | Laufende Verwaltung der Infrastruktur | Plattform verarbeitet Updates |
Das Feedback der ersten Anwender unterstreicht die Zeitersparnis: Aufgaben, die früher Tage dauerten, sind jetzt in Minuten erledigt. [6][7].
Sobald ein funktionsfähiger RAG-Prototyp (Retrieval-Augmented Generation) vorhanden ist, liegt der Fokus natürlich auf der Verbesserung seiner Leistung und der Vorbereitung auf die Produktion. Der Übergang vom Prototyp zum produktionsreifen System erfordert die Bewältigung von Leistungsproblemen und den Aufbau einer skalierbaren, zuverlässigen Architektur.
Die Leistung eines RAG-Systems hängt von der Effizienz seiner Abruf-, Einbettungs- und Antwortgenerierungsprozesse ab. Jede dieser Komponenten kann optimiert werden, um einen reibungslosen Systembetrieb zu gewährleisten.
Optimierung des Abrufs: Die Auswahl des richtigen Einbettungsmodells ist entscheidend. Während allgemeine Modelle wie all-MiniLM-L6-v2 eignen sich für frühe Phasen, domänenspezifische Modelle bieten oft eine um 15–20 % höhere Genauigkeit. Beispielsweise profitiert die technische Dokumentationssuche oft von Modellen wie sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1.
Durch die Aufteilung von Dokumenten in Segmente von 256–512 Token mit leichten Überlappungen bleibt der Kontext erhalten und die Abrufgenauigkeit wird verbessert. Bei komplexeren Dokumenten, wie z. B. Rechtstexten, können größere Abschnitte von 800–1,000 Token erforderlich sein, um die Integrität der Informationen zu wahren.
Verbessern der Leistung der Vektordatenbank: Mit zunehmender Skalierung des Systems gewinnt die Effizienz der Vektordatenbank an Bedeutung. Algorithmen wie HNSW (Hierarchical Navigable Small World) können Abfragezeiten auf Millisekunden reduzieren. Darüber hinaus ermöglicht die Integration von Metadatenfiltern präzise Abfragen ohne Geschwindigkeitseinbußen.
Rationalisierung der Antwortgenerierung: Durch die Optimierung von Eingabeaufforderungen kann der Token-Verbrauch deutlich reduziert werden – um bis zu 30–40 % – bei gleichbleibender Antwortqualität. Die Verwendung schnellerer Modelle für einfache Abfragen und die Reservierung erweiterter Modelle für komplexe Aufgaben sorgt für Effizienz. Das Zwischenspeichern häufig aufgerufener Einbettungen und Antworten mit Tools wie Redis kann die Antwortzeiten um bis zu 80 % verkürzen, insbesondere bei wiederholten Anfragen.
Die Bereitstellung eines RAG-Systems in einer Produktionsumgebung erfordert eine sorgfältige Planung, bei der Überwachung, Fehlermanagement und Skalierbarkeit im Vordergrund stehen.
Infrastrukturdesign: Um Engpässe zu vermeiden, trennen Sie Schlüsselkomponenten. Beispielsweise sollte die Dokumentenverarbeitung von der Abfrageverarbeitung isoliert werden. Load Balancer können den Datenverkehr gleichmäßig verteilen, während dedizierte Worker die Dokumentaktualisierungen verwalten.
Überwachung und Beobachtbarkeit: Um die Systemfunktionalität aufrechtzuerhalten, müssen Kennzahlen wie Abruflatenz, Einbettungsgenerierungszeit und Antwortqualität verfolgt werden. Warnmeldungen bei Abfragefehlerraten über 1 % oder Antwortzeiten über 3 Sekunden helfen, Probleme zu beheben, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken.
Fehlerbehandlung: Produktionssysteme müssen auf Ausfälle vorbereitet sein. Fällt eine Vektordatenbank aus, sollten Fallback-Mechanismen dafür sorgen, dass das System nicht komplett ausfällt, sondern langsam heruntergefahren wird. Leistungsschalter können zudem kaskadierende Ausfälle zwischen miteinander verbundenen Diensten verhindern.
Sicherheitsmaßnahmen: Der Schutz des Systems und seiner Daten ist entscheidend. Implementieren Sie Dokumentzugriffskontrollen, API-Ratenbegrenzungen und Eingabebereinigungen, um Missbrauch zu verhindern. Die Verschlüsselung gespeicherter Einbettungen bietet zusätzlichen Schutz für vertrauliche Informationen.
Versionskontrolle: Die sichere Verwaltung von Updates ist unerlässlich. Die Versionierung von Modellen und Dokumentsammlungen ermöglicht reibungslose Updates und Rollbacks. Blue-Green-Bereitstellungsstrategien ermöglichen das Testen neuer Konfigurationen, ohne die Benutzer zu stören.
Die Skalierung eines RAG-Systems zur Erfüllung der Produktionsanforderungen kann komplex sein, Plattformen wie Latenode vereinfachen den Prozess jedoch. Bei der herkömmlichen Skalierung müssen häufig mehrere Dienste, Datenbanken und APIs gleichzeitig jongliert werden. Die visuellen Workflows und integrierten Tools von Latenode vereinfachen diese Aufgaben.
Automatische Skalierung: Latenode passt sich ohne manuelle Eingriffe an die Verkehrsanforderungen an. Unabhängig davon, ob eine oder tausende Abfragen verarbeitet werden, gewährleistet die Plattform eine gleichbleibende Leistung. Die parallele Ausführung unterstützt bis zu 150+ gleichzeitige Prozesse in Enterprise-Tarifen und gewährleistet so auch bei hoher Auslastung die Zuverlässigkeit.
Integrierte Überwachung: Echtzeit-Einblicke in die Workflow-Leistung sind ohne zusätzliche Einrichtung verfügbar. Latenode verfolgt Ausführungszeiten, Erfolgsraten und Ressourcennutzung und erleichtert so die Identifizierung und Behebung von Workflows mit schlechter Leistung. Funktionen wie der Ausführungsverlauf und die Wiederholung von Szenarien vereinfachen das Debuggen und Optimieren zusätzlich.
Vereinfachte Versionsverwaltung: Die visuelle Benutzeroberfläche von Latenode vereinfacht die Versionskontrolle. Teams können Workflow-Versionen sofort erstellen, testen und zurücksetzen, sodass keine komplexen Bereitstellungspipelines erforderlich sind.
Kosteneffizienz: Das ausführungsbasierte Preismodell von Latenode stellt sicher, dass Sie nur für die tatsächliche Verarbeitungszeit bezahlen, wodurch die Infrastrukturkosten im Vergleich zu herkömmlichen Always-On-Server-Setups potenziell um 40–60 % gesenkt werden.
Flexible Integrationen: Latenode passt sich an neue Anforderungen an, ohne dass größere Änderungen an der Architektur erforderlich sind. Das Hinzufügen von Datenquellen, der Wechsel von KI-Modellen oder die Einführung neuer Verarbeitungsschritte ist so einfach wie die Aktualisierung visueller Workflows. Mit Unterstützung für über 300 App-Integrationen, die Plattform fügt sich nahtlos in bestehende Systeme ein.
Die Erstellung eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems erfordert die Beherrschung mehrerer Komponenten: Dokumentenaufnahme, Vektorspeicherung, Abrufmechanismen und Antwortgenerierung. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, diese Prozesse für Produktionsumgebungen zu skalieren.
Dieser Leitfaden führt Sie durch die grundlegenden Schritte zum Aufbau eines funktionalen RAG-Systems, von der Vorverarbeitung von Dokumenten und der Generierung von Einbettungen bis hin zur Integration einer Retrieval-Komponente mit Sprachmodellen. Beachten Sie dabei folgende wichtige Punkte:
Die traditionelle RAG-Entwicklung kann zeitaufwändig sein und dauert oft Wochen. Strukturierte Ansätze und fortschrittliche Tools können diesen Zeitrahmen jedoch deutlich verkürzen. Plattformen mit vorgefertigten Komponenten und visuellen Entwicklungstools vereinfachen Aufgaben wie die Verwaltung von Vektordatenbanken, das Einbetten von Modellen und die Skalierung der Infrastruktur.
Wenn Sie nach einer effizienteren Methode zur Entwicklung von RAG-Systemen suchen, sollten Sie Latenode in Betracht ziehen. Während dieser Leitfaden die Grundlagen für die Erstellung von RAG-Systemen mit Code bietet, bietet Latenode eine visuelle Plattform, die die Entwicklung beschleunigt, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen.
Latenode kombiniert Dokumentenverarbeitung, Vektorspeicherung und API-Orchestrierung in einer intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche. Das KI-native Design unterstützt die nahtlose Integration mit Modellen wie OpenAI, Claude, Geminiund benutzerdefinierte Optionen, alles durch strukturiertes Prompt-Management. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, benutzerdefinierte API-Wrapper zu erstellen, was Zeit und Aufwand spart.
Mit über 300 App-Integrationen und Kompatibilität mit über 1 Million NPM-Paketen ermöglicht Latenode Ihnen die Anbindung vorhandener Datenquellen und die Erweiterung Ihres Systems, ohne umfangreichen Boilerplate-Code schreiben zu müssen. Die Plattform unterstützt außerdem automatische Skalierung und verarbeitet bis zu 150+ parallele Ausführungen in Enterprise-Plänen. Dies gewährleistet eine konsistente Leistung, unabhängig davon, ob Sie eine oder tausende Abfragen verarbeiten.
Die integrierte Datenbank, der Ausführungsverlauf und die visuelle Schnittstelle von Latenode optimieren die Versionskontrolle und erleichtern das Zurücksetzen von Arbeitsabläufen ohne komplexe Bereitstellungspipelines.
Entdecken Sie bewährte RAG-Muster und Tutorials – starten Sie noch heute mit dem umfassenden Lernpfad von Latenode und bringen Sie Ihre RAG-Systementwicklung auf die nächste Stufe.
A Retrieval-Augmented Generation (RAG) Das System zeichnet sich dadurch aus, dass es dokumentenbasierte Abfragen auf eine Weise bearbeitet, die herkömmliche KI-Modelle übertrifft. Während herkömmliche Modelle ausschließlich auf vortrainierten Daten basieren, rufen RAG-Systeme während des Antwortprozesses aktiv relevante externe Informationen ab. Dieser dynamische Ansatz stellt sicher, dass die Antworten nicht nur präziser sind, sondern auch die aktuellsten verfügbaren Daten widerspiegeln.
Was RAG-Systeme besonders attraktiv macht, ist ihre Fähigkeit, sich mit Echtzeit- oder spezialisierten Datenquellen zu verbinden. Diese Funktion ist besonders wertvoll für Branchen, in denen Präzision und Aktualität der Informationen entscheidend sind, wie etwa im Gesundheitswesen, im Finanzwesen oder in der Rechtsforschung. Durch die Integration dieses Abrufmechanismus verbessern RAG-Systeme zudem die Übersichtlichkeit und bieten in domänenspezifischen Kontexten eine hervorragende Leistung. Das macht sie zu einer vielseitigen Wahl für Anwendungen vom Kundenservice bis hin zu detaillierten Rechercheaufgaben.
Latenode vereinfacht die Erstellung von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation), indem es komplizierte Setups, wie die Konfiguration externer Vektordatenbanken, überflüssig macht. Stattdessen bietet es eine Low-Code-Plattform mit einem visueller Workflow-Builder Damit können Sie intelligente RAG-Systeme in nur wenigen Minuten entwerfen und implementieren. Was früher Wochen dauerte, lässt sich heute in wenigen Stunden erledigen.
Die Plattform ist darauf ausgelegt, fortschrittliche KI-Funktionen für jedermann zugänglich zu machen. Die intuitive Benutzeroberfläche beseitigt technische Hürden und ermöglicht selbst Anfängern das einfache Erstellen, Testen und Verwalten von RAG-Workflows. Gleichzeitig bietet sie die Leistung und Funktionalität, die für Projekte auf Unternehmensebene erforderlich ist – und das ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse oder technisches Vorwissen.
Beim Einsatz eines Retrieval-Augmented Generation (RAG) Bei der Inbetriebnahme des Systems müssen mehrere kritische Faktoren beachtet werden, um einen reibungslosen Betrieb und Zuverlässigkeit zu gewährleisten:
Denken Sie auch vorausschauend. Gestalten Sie Ihr System flexibel und anpassungsfähig an zukünftige Anforderungen. Effektives Datenmanagement und kontinuierliche Überwachung spielen eine entscheidende Rolle für die Zuverlässigkeit des Systems und seinen effizienten Betrieb in der Produktion.
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