RAG vs. Feinabstimmung vs. Prompt Engineering: Alles, was Sie wissen müssen

Retrieval Augmented Generation (RAG), Feinabstimmung und Prompt Engineering sind drei der beliebtesten Methoden zum Trainieren von KI-Modellen für bestimmte geschäftliche Anwendungsfälle.

Jede Methode bietet unterschiedliche Vorteile, und die Wahl des richtigen Ansatzes oder einer Kombination von Ansätzen kann den Erfolg Ihrer KI-Anwendung erheblich beeinflussen.

Dieser Artikel schlüsselt jeden Ansatz auf und untersucht seine Stärken, Grenzen und idealen Anwendungsfälle. Wir werden untersuchen, wann die einzelnen Methoden eingesetzt werden sollten, wie sie effektiv implementiert werden können und wie InterSystems IRIS die von Ihnen gewählte Strategie unterstützen kann.

Egal, ob Sie gerade erst mit der KI- Implementierung beginnen oder bestehende Anwendungen optimieren möchten: Dieser Leitfaden hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen über Ihren KI-Implementierungsansatz zu treffen..

Jede Methode bietet einzigartige Vorteile zur Verbesserung der Leistung großer Sprachmodelle (LLM):

1. Prompt Engineering: Der grundlegende Ansatz der Erstellung spezifischer Anweisungen, um die Antworten des Sprachmodells zu steuern
2. RAG (Retrieval Augmented Generation): Verbessert LLM-Outputs durch Anbindung an externe Wissensquellen
3. Feinabstimmung: Passt vortrainierte Modelle durch zusätzliches Training für bestimmte Aufgaben an

Diese drei Ansätze dienen unterschiedlichen Bedürfnissen und können unabhängig voneinander oder zusammen verwendet werden. Prompt Engineering bietet den schnellsten Weg zur Implementierung und ist daher ideal für erste KI-Projekte und Tests.

RAG erhöht die Zuverlässigkeit, indem KI-Antworten mit verifizierten Informationsquellen verknüpft werden, was dazu beiträgt, falsche Ausgaben zu vermeiden und die Antworten aktuell zu halten.

Die Feinabstimmung erfordert mehr Vorarbeit, kann aber hochspezialisierte KI-Modelle schaffen, die für bestimmte Aufgaben konsistent funktionieren. Viele erfolgreiche KI-Implementierungen kombinieren mehrere Ansätze - zum Beispiel die Verwendung von RAG, um genaue Informationen zu liefern und gleichzeitig eine Feinabstimmung vorzunehmen, um konsistente Antwortformate zu erhalten.

Prompt Engineering bietet den schnellsten Weg zur Implementierung und eignet sich daher perfekt für erste KI-Projekte.

Prompt Engineering beinhaltet die Erstellung klarer Anweisungen für LLMs zur Erzeugung der gewünschten Ergebnisse. Es ist die Grundlage einer effektiven KI-Interaktion und erfordert eine sorgfältige Beachtung von Wortwahl und Struktur.

Ein wirksames Prompt-Engineering beruht auf dem Zusammenspiel mehrerer wesentlicher Komponenten.

Die Grundlage sind klare Anweisungen, die dem LLM genau sagen, was es tun soll. Diese Anweisungen sollten spezifisch und unmissverständlich sein und keine vagen Anweisungen enthalten, die zu widersprüchlichen Ergebnissen führen könnten.

Der Kontext liefert dem LLM Hintergrundinformationen über seine Rolle und seinen Zweck. Sie könnten zum Beispiel festlegen, dass das LLM als technischer Supportspezialist mit Fachwissen über Datenbanksysteme fungieren soll, oder angeben, dass er in einem bestimmten Tonfall für Ihr Zielpublikum schreiben soll.

Beispiele, oft als "few-shot learning" bezeichnet, zeigen dem LLM, wie gute Ergebnisse aussehen. Indem Sie 2-3 hochwertige Beispiele für Fragen und Antworten geben, helfen Sie dem Modell, die Muster zu verstehen, denen es folgen soll. Dieser Ansatz ist besonders effektiv, wenn Sie eine bestimmte Formatierung oder einen einheitlichen Antwortstil benötigen.

Die Spezifikationen des Ausgabeformats sagen dem LLM genau, wie es seine Antwort strukturieren soll. Dazu können Anforderungen an die JSON-Formatierung, bestimmte Kopfzeilen oder bestimmte Arten der Informationsorganisation gehören. Klare Formatvorgaben sorgen dafür, dass die Ergebnisse des LLM in anderen Teilen Ihrer Anwendung problemlos verarbeitet werden können.

Vorteile:

• Einfach zu implementieren: Die Erstellung von Prompts erfordert nur grundlegende Schreibkenntnisse und ein Verständnis für LLMs. Jeder kann mit minimalem technischen Hintergrund mit der Erstellung von Prompts beginnen.
• Keine zusätzliche Infrastruktur erforderlich: Sie können Prompt-Engineering bereits mit einem API-Schlüssel und dem Zugang zu einem LLM-Dienst nutzen. Es sind keine Datenbanken, Server oder komplexe technische Einrichtungen erforderlich.
• Schnelles Ändern und Testen: Änderungen an Prompts können sofort vorgenommen und sofort mit echten Abfragen getestet werden. Diese schnelle Iteration ermöglicht eine schnelle Verfeinerung der Antworten Ihrer KI-Anwendung.
• Kostengünstiger Ausgangspunkt: Da Sie nur für die API-Nutzung ohne zusätzliche Infrastrukturkosten zahlen, bietet Prompt Engineering eine effiziente Möglichkeit, KI-Projekte mit minimalen Investitionen zu starten.

Beschränkungen:

• Begrenzt durch die Größe des Kontextfensters: Jeder LLM hat eine maximale Anzahl von Token, die es auf einmal verarbeiten kann. Das bedeutet, dass Sie keine großen Mengen an Informationen oder lange Gespräche in eine einzelne Eingabeaufforderung aufnehmen können.
• Erfordert Fachwissen bei der Erstellung von Prompts: Der Einstieg ist zwar einfach, aber die Erstellung durchgängig effektiver Prompts erfordert Übung und ein tiefes Verständnis dafür, wie LLMs Anweisungen interpretieren. Kleine Änderungen in der Formulierung können die Ergebnisse erheblich beeinflussen.
• Kann zu uneinheitlichen Ergebnissen führen: Ohne strenge Kontrollen kann ein und dieselbe Aufforderung jedes Mal zu unterschiedlichen Antworten führen. Diese Variabilität kann es schwierig machen, eine gleichbleibende Qualität der Ausgabe zu gewährleisten.
• Dem Modell kann kein neues Wissen hinzugefügt werden: Das Modell kann nur mit Informationen aus seinen ursprünglichen Trainingsdaten arbeiten. Alle neuen Fakten oder Aktualisierungen müssen in jede Eingabeaufforderung aufgenommen werden, was es für Anwendungen, die viel aktuelles oder spezielles Wissen erfordern, ineffizient macht.

Wählen Sie Prompt Engineering, wenn Sie diese Fragen mit JA beantworten können:

1. Kann Ihre Aufgabe in einem Prompt klar erklärt werden?
2. Reicht das Allgemeinwissen für Ihre Bedürfnisse aus?
3. Sind Sie mit einer gewissen Variation der Antworten einverstanden?
4. Benötigen Sie eine schnell funktionierende Lösung?
5. Ist Ihr Budget begrenzt?

Wenn Sie zwei oder mehr dieser Fragen mit NEIN beantworten, sollten Sie stattdessen RAG- oder Feinabstimmungskonzepte in Betracht ziehen.

Prompt Engineering ist möglicherweise NICHT die beste Wahl, wenn:

• Sie sich auf eine große Menge spezifischer Informationen beziehen müssen, für die das LLM nicht trainiert wurde.
• Ihre Anwendung perfekt konsistente Ausgaben erfordert.
• Sie mit sensiblen oder vertraulichen Daten zu tun haben.
• Sie Echtzeit- oder aktuelle Informationen benötigen.
• Ihre Anwendung Tausende von Anfragen pro Stunde verarbeiten wird.
• Sie komplexe, mehrstufige Beweisführungen mit hoher Genauigkeit benötigen.

RAG kombiniert die Leistungsfähigkeit von LLMs mit Echtzeit-Datenzugriff und ist damit ideal für Anwendungen, die aktuelle Informationen benötigen.

RAG kombiniert LLMs mit externen Datenquellen und ermöglicht so einen Echtzeit-Zugang zu Informationen, die im ursprünglichen Trainingsset nicht enthalten waren. Das macht sie besonders nützlich für Anwendungen, die aktuelles oder spezielles Wissen erfordern.

Das Herzstück eines jeden RAG-Systems ist seine Wissensbasis, in der alle Informationen gespeichert sind, auf die das System zugreifen kann. Diese Komponente speichert die Dokumente, Artikel, Handbücher und andere textbasierte Ressourcen Ihres Unternehmens. Die Qualität und Organisation dieser Informationen wirkt sich direkt auf die Genauigkeit der Antworten Ihres Systems aus.

Die Vektordatenbank dient als intelligente Suchmaschine Ihres RAG-Systems. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die exakte Wörter abgleichen, verstehen Vektordatenbanken die Bedeutung hinter dem Text. Sie speichern Informationen in einem mathematischen Format, das eine schnelle Ähnlichkeitssuche ermöglicht, so dass relevante Informationen auch dann gefunden werden können, wenn der Wortlaut von der ursprünglichen Anfrage abweicht.

Das Einbettungsmodell fungiert als Übersetzer und wandelt die menschliche Sprache in ein Format um, das Computer effizient verarbeiten können. Es nimmt Text - sowohl aus Ihren gespeicherten Dokumenten als auch aus eingehenden Abfragen - und wandelt ihn in numerische Vektoren um, die die Bedeutung des Inhalts erfassen. Diese Vektoren ermöglichen es dem System, Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Textstücken zu erkennen, was eine semantische Suche ermöglicht.

Das Abfragesystem fungiert als Koordinator und steuert den Informationsfluss zwischen den Komponenten. Wenn eine Frage eingeht, verarbeitet dieses System sie durch das Einbettungsmodell, durchsucht die Vektordatenbank und stellt sicher, dass die abgerufenen Daten relevant sind, bevor es sie an das LLM weitergibt.

Das LLM fungiert als Kommunikationsexperte, der sowohl die Frage des Nutzers als auch die abgerufenen relevanten Informationen entgegennimmt. Es verarbeitet diesen kombinierten Input, um natürliche, kohärente Antworten zu generieren, die das abgerufene Wissen einbeziehen. Das LLM gewährleistet, dass die Antworten nicht nur auf der Grundlage der abgerufenen Informationen korrekt sind, sondern auch gut strukturiert und leicht verständlich.

Vorteile:

• Zugang zu aktuellen Informationen: Ihr LLM kann auf die neuesten Informationen aus Ihrer Wissensdatenbank verweisen und diese nutzen, was es perfekt für Anwendungen macht, die aktuelle Daten wie Produktdetails oder Unternehmensrichtlinien benötigen.
• Weniger Halluzinationen: Da die Antworten auf tatsächlichen Dokumenten und Daten beruhen, verringert die RAG die Wahrscheinlichkeit, dass der LLM falsche Informationen erfindet, erheblich.
• Überprüfbare Antworten: Jede Antwort kann zu bestimmten Quellen in Ihrer Wissensdatenbank zurückverfolgt werden, wodurch es einfacher wird, die Richtigkeit der Antworten zu überprüfen und Vertrauen bei den Nutzern aufzubauen.
• Skalierbare Wissensbasis: Ihr System kann mit Ihren Anforderungen wachsen, wenn Sie neue Dokumente und Informationen hinzufügen, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss.

Herausforderungen:

• Komplexere Umsetzung: Die Einrichtung eines RAG-Systems erfordert das Zusammenwirken mehrerer Komponenten, was eine größere technische Herausforderung darstellt als ein einfaches Prompt Engineering.
• Zusätzliche Verarbeitungszeit: Die Notwendigkeit, nach relevanten Informationen zu suchen und diese abzurufen, fügt jeder Abfrage zusätzliche Schritte hinzu, wodurch sich die Antwortzeiten im Vergleich zu direkten LLM-Aufrufen möglicherweise verlängern.
• Aufwand für die Datenverwaltung: Um Ihre Wissensdatenbank auf dem neuesten Stand, richtig formatiert und gut organisiert zu halten, sind ständige Bemühungen und ein sorgfältiges Augenmerk auf die Datenqualität erforderlich.

Wählen Sie RAG, wenn Sie diese Fragen mit JA beantworten können:

1. Müssen Sie auf bestimmte Dokumente oder Datenquellen verweisen?
2. Ist die sachliche Richtigkeit der Antworten ein entscheidendes Merkmal für Ihre Anwendung?
3. Wird Ihre Wissensdatenbank häufig aktualisiert?
4. Benötigen Sie nachprüfbare Quellen für Ihre Antworten?
5. Arbeiten Sie mit bereichsspezifischen oder geschützten Informationen?
6. Können Sie in die Einrichtung einer geeigneten Infrastruktur investieren?

Wenn Sie zwei oder mehr dieser Fragen mit NEIN beantworten, sollten Sie stattdessen ein einfaches Prompt Engineering verwenden oder eine Feinabstimmung vornehmen.

RAG ist möglicherweise NICHT die beste Wahl, wenn:

• Ihre Informationen problemlos in Standard-Prompts passen.
• Sie keine Ressourcen für die Pflege einer Wissensdatenbank bereitstellen können.
• Ihr Anwendungsfall sofortige Antworten mit minimaler Latenzzeit erfordert.
• Ihnen technische Ressourcen für Einrichtung und Wartung fehlen.
• Sie in erster Linie eine einheitliche Formatierung und nicht zwangsläufig akkurate Informationen benötigen.
• Ihr Budget nicht ausreicht, um die notwendige Infrastruktur zu finanzieren.
• Sie Offline-Funktionalität ohne Datenbankzugriff benötigen.

Bei der Feinabstimmung geht es nicht darum, neue Fakten zu vermitteln - es geht darum, neue Verhaltensweisen zu vermitteln.

Bei der Feinabstimmung werden die Parameter eines vorab trainierten Modells anhand spezifischer Daten angepasst, um die Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern. So entsteht ein spezielleres Modell, das auf besondere Anforderungen ausgerichtet ist.

Die Feinabstimmung baut auf den Fähigkeiten eines bestehenden KI-Modells auf, ähnlich wie wenn ein erfahrener Fachmann ein neues Fachgebiet erlernt. Der Prozess beginnt mit vortrainierten LLMs, die bereits Sprache verstehen und über ein breites Wissen verfügen. Dieses Basismodell dient als Grundlage, ähnlich wie eine Allgemeinbildung als Grundlage für eine spezielle Ausbildung dient.

Der eigentliche Feinabstimmungsprozess beginnt mit der Sammlung von Beispielen, die genau zeigen, was das Modell lernen soll. Diese Beispiele gibt es paarweise - eine Eingabe (was Sie das Modell fragen könnten) und eine Ausgabe (wie Sie wollen, dass es reagiert). Qualität ist hier wichtiger als Quantität - ein paar hundert gut gemachte Beispiele wirken oft besser als Tausende mittelmäßiger Beispiele.

Wenn Sie mit der Feinabstimmung beginnen, passt das Modell seine internen Verbindungen auf der Grundlage dieser Beispiele an. Anstatt die Sprache von Grund auf zu lernen, lernt es Ihre spezifischen Muster und Vorlieben.

Der Prozess verwendet eine Technik namens "Low-Rank-Adaptation" (LoRA), die bemerkenswert effizient ist. Anstatt alle Parameter des Modells zu ändern - das wäre, als würde man ein ganzes Buch neu schreiben - passt LoRA eine kleine, strategische Gruppe von Verbindungen an. Dieser Ansatz spart Zeit und Computerressourcen und erzielt dennoch hervorragende Ergebnisse.

Während des Trainings verarbeitet das Modell wiederholt Ihre Beispiele und verbessert so schrittweise seine Fähigkeit, Antworten zu generieren, die Ihrem gewünschten Stil oder Format entsprechen. Es testet sich ständig selbst - es versucht, die richtigen Ergebnisse für Ihre Eingaben vorherzusagen, prüft seine Antworten anhand Ihrer Beispiele und passt seinen Ansatz an, wenn es Fehler macht.

Der Prozess erfordert eine sorgfältige Überwachung, um eine "Überanpassung" zu verhindern - bei der sich das Modell zu sehr auf Ihre spezifischen Beispiele konzentriert und seine Fähigkeit verliert, neue, leicht unterschiedliche Situationen zu bewältigen. Das ist so, als würde man dafür sorgen, dass ein Schüler allgemeine Prinzipien lernt, anstatt nur bestimmte Antworten auswendig zu lernen.

Sobald die Feinabstimmung abgeschlossen ist, haben Sie eine spezialisierte Version des ursprünglichen Modells, das seine allgemeinen Fähigkeiten beibehält, sich aber jetzt im Besonderen bei Ihrer speziellen Aufgabe auszeichnet. Dieses neue Modell benötigt weniger detaillierte Anweisungen in den Eingabeaufforderungen, da das von Ihnen gewünschte Verhalten bereits in den Parametern enthalten ist. Bei der Feinabstimmung wird jedoch kein neues Faktenwissen hinzugefügt, sondern das Modell lernt in erster Linie neue Verhaltensmuster, Formatierungen oder spezielle Reaktionsweisen.

Wählen Sie die Feinabstimmung, wenn Sie diese Fragen mit JA beantworten können:

1. Benötigen Sie eine einheitliche Formatierung oder einen einheitlichen Stil für die Ausgabe?
2. Bearbeiten Sie eine große Anzahl ähnlicher Anfragen?
3. Können Sie hochwertige Schulungsbeispiele bereitstellen?
4. Werden Sie dieses Modell über einen längeren Zeitraum hinweg nutzen?
5. Haben Sie Zugang zu Experten für maschinelles Lernen?
6. Ist es wichtig, die Länge der Eingabeaufforderung und die Kosten für Schlussfolgerungen zu reduzieren?

Wenn Sie zwei oder mehr dieser Fragen mit NEIN beantworten, sollten Sie stattdessen Prompt Engineering oder RAG in Betracht ziehen.

Die Feinabstimmung ist möglicherweise NICHT die beste Wahl, wenn:

• Ihr Anwendungsfall sich häufig ändert oder ständige Aktualisierungen erfordert.
• Sie nicht mindestens 50-100 hochwertige Schulungsbeispiele bereitstellen können.
• Sie sich auf aktuelle oder Echtzeit-Informationen beziehen müssen.
• Ihr Budget nicht ausreicht, um die Kosten für die Erstausbildung zu decken
• Sie die Lösung innerhalb weniger Tage einsetzen möchten.
• Ihnen technische Ressourcen für die Modellpflege fehlen (die Feinabstimmung ist oft ressourcenintensiv).
• Die Anforderungen Ihrer Aufgabe noch nicht klar definiert sind.
• Sie transparente, quellenbasierte Antworten benötigen.

Die Feinabstimmung funktioniert am besten, wenn:

• Sie konsistente Antworten im Kundenservice schaffen möchten.
• Sie standardisierte Dokumente (Berichte, E-Mails, Zusammenfassungen) erstellen wollen.
• Sie Daten in bestimmte Formate konvertieren müssen.
• Sie in einer bestimmten Markenstimme oder einem bestimmten Stil schreiben möchten.
• Große Mengen ähnlicher Anfragen bearbeiten müssen.
• Spezifische Geschäftsregeln oder Richtlinien umgesetzt werden sollen.
• Sie die Betriebskosten für sich wiederholende Aufgaben senken möchten.

Die Wahl zwischen Prompt Engineering, RAG und Feinabstimmung muss keine komplexe Entscheidung sein. InterSystems IRIS bietet Ihnen die Flexibilität, jeden dieser Ansätze zu implementieren - oder sie zu kombinieren, je nach Ihren spezifischen Anforderungen und Zielen.

Das Besondere an InterSystems IRIS ist die umfassende Unterstützung aller drei Methoden zur KI-Implementierung innerhalb einer einzigen Plattform. Sie müssen nicht mehrere Systeme zusammenfügen oder sich um komplexe Integrationen kümmern. Ganz gleich, ob Sie mit einfachem Prompt Engineering beginnen oder anspruchsvolle RAG-Systeme aufbauen, InterSystems IRIS bietet Ihnen die Grundlage, die Sie benötigen.

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