Vektordatenbanken sind die Grundlage des RAG-Retrievals
Warum wird RAG trotz der Fortschritte von LLMs bestehen bleiben?
Die Implementierung eines Chatbots, der auf Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Technologie basiert, ist ein Wendepunkt für Unternehmen, die ihren Kundensupport verbessern möchten. Dieser Ansatz kombiniert die Konversationsfähigkeiten von Large Language Models mit Wissen, das in einer RAG-Datenbank aus verschiedenen Bereichen gespeichert ist, wie etwa Rechtsberatung, Kundensupport-Bots, Bildungsunterstützung, Gesundheitswesen und mehr.
Ein standardmäßiges Retrieval-Augmented-Generation-Framework besteht aus zwei Kernsystemen: dem Retriever und dem Generator. Der Retriever segmentiert Daten (wie Dokumente), kodiert Daten in Vektoreinbettungen, erstellt Indizes (Chunks Vectors) und ruft die semantisch relevanten Ergebnisse ab, indem er eine semantische Suche mit den Vektoreinbettungen durchführt. Der Generator hingegen nutzt den aus dem Abrufprozess gewonnenen Kontext, um die Large Language Models (LLM) anzusteuern, die wiederum präzise Antworten generieren.
Eine generische RAG-Architektur. Die Benutzeranfragen, die verschiedene Modalitäten umfassen, dienen sowohl dem Retriever als auch dem Generator als Eingabe. Der Retriever extrahiert relevante Informationen aus Datenquellen. Der Generator interagiert mit den Abrufresultaten und erzeugt letztlich Ergebnisse verschiedener Modalitäten. Quelle: https://arxiv.org/pdf/2402.19473
Die Effektivität von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen ergibt sich aus der synergistischen Kombination von Abrufsystemen und generativen Modellen. Abrufsysteme liefern präzise, relevante Informationen, Fakten und Daten, während generative Modelle flexible, kontextuell angereicherte Antworten erstellen. Dieser duale Ansatz ermöglicht es RAG, komplexe Anfragen zu bearbeiten und effektiv umfangreiche, informative Antworten zu erzeugen, was sich in Systemen, die eine nuancierte Verarbeitung, ein Verständnis und eine Generierung natürlicher Sprache erfordern, als unschätzbar wertvoll erweist.
Retrieval-Augmented-Generation-Technologie bietet gegenüber traditionellen Large Language Models Vorteile, darunter:
Reduzierung von „Halluzinations“-Problemen: Retrieval Augmented Generation nutzt externe relevante Daten, um LLMs bei der Generierung genauerer Antworten zu unterstützen, wodurch die Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit der Ausgabe verbessert wird.
Verbesserter Datenschutz und erhöhte Sicherheit: RAG kann private Daten sicher als Erweiterung einer externen Wissensbasis verwalten und potenzielle Datenlecks nach dem Modelltraining verhindern.
Echtzeit-Informationsabruf: RAG erleichtert die Echtzeitbeschaffung aktueller, domänenspezifischer relevanter Informationen und begegnet so der Herausforderung veralteter Informationen.
Während laufende Fortschritte bei LLMs diese Probleme ebenfalls durch Strategien wie Fine-Tuning mit privaten Datensätzen und die Bereitstellung von Trainingsdaten mit längeren Textfenstern angehen, bleibt RAG aufgrund seiner folgenden Eigenschaften eine robuste, zuverlässige und kosteneffiziente Lösung in breiteren GenAI-Anwendungen:
Transparenz und Bedienbarkeit: Im Gegensatz zu den undurchsichtigen Prozessen des Fine-Tunings und des Long-Text-Managements bietet RAG klarere, stärker miteinander verbundene Modulbeziehungen, wodurch Anpassbarkeit und Interpretierbarkeit verbessert werden.
Kosteneffizienz und schnelle Reaktion: RAG erfordert weniger Trainingszeit und verursacht geringere Kosten als feinabgestimmte Modelle. Außerdem übertrifft es LLMs mit Long-Context-Verarbeitung bei Antwortgeschwindigkeit und Betriebskosten.
Verwaltung privater Daten: Durch die Trennung der Wissensbasis von LLMs schafft RAG eine praktische Implementierungsgrundlage und verwaltet vorhandenes sowie neu erworbenes Unternehmenswissen effektiv.
Auch wenn viele Menschen vorhersagen, dass RAG kurz vor dem Aus steht, während sich LLMs weiterentwickeln und voranschreiten, glaube ich dennoch, dass die RAG-Technologie bestehen bleiben wird. RAG ist von Natur aus komplementär zu LLMs, was seine langfristige Relevanz und seinen Erfolg in zahlreichen Anwendungen sicherstellt.
Vektordatenbanken sind die Grundlage des RAG-Abrufs
In realen Produktionsanwendungen ist RAG-Retrieval oft eng mit Vektordatenbanken integriert, was zur Entwicklung einer beliebten Retrieval-Augmented-Generation-Lösung geführt hat, die als CVP-Stack bekannt ist und aus ChatGPT-, Vector-Database- und Prompt-as-code-Technologien besteht. Diese innovative Lösung nutzt die effizienten Ähnlichkeits-Retrieval-Fähigkeiten von Vector dbs, um die Leistung von LLMs zu verbessern. Das RAG-System kann relevante Wissenseinträge innerhalb der Vektordatenbank schnell abrufen, indem es Benutzerabfragen in Vektor-Embeddings umwandelt. Dieser Ansatz ermöglicht es LLMs, beim Beantworten von Benutzeranfragen auf die aktuellsten in der Datenbank gespeicherten Informationen zuzugreifen, und adressiert damit effektiv Probleme wie Verzögerungen bei Wissensaktualisierungen und gelegentliche Ungenauigkeiten in generierten Inhalten, die oft als „Halluzinationen“ bezeichnet werden.
Neben beliebten Vektordatenbanken und dbs sind viele andere Retrieval-Technologien, darunter Suchmaschinen, relationale Datenbanken und Dokumentdatenbanken, auf dem Markt verfügbar. Aufgrund ihrer überlegenen Fähigkeiten, große Mengen an Vektor-Embeddings effizient zu speichern und abzurufen, sind Vektordatenbanken jedoch die bevorzugte Option in RAG-Implementierungen. Diese von Machine-Learning-Modellen erzeugten Vektoren repräsentieren eine breite Palette von Datentypen, einschließlich Text, Bildern, Videos und Geräuschen, und erfassen dabei komplexe semantische Details.
Nachfolgend finden Sie eine vergleichende Analyse von Vektor-DBs gegenüber anderen technologischen Optionen im Information Retrieval, die hervorhebt, warum Vektor-DBs zur bevorzugten Wahl beim Aufbau von RAG-Anwendungen geworden sind.
| Kategorie | Suchmaschinen | Relationale Datenbanken | Dokumentdatenbanken | Vektordatenbanken |
| Hauptprodukte | Elasticsearch | MySQL | MongoDB | Milvus |
| Implementierungsprinzip | Nutzt invertierte Indizierung für schnelle Textsuchen mit begrenzten Vektorsuchfunktionen | Verwendet standardisierte Datenmodelle und SQL für optimale Transaktionsverarbeitung, hat Schwierigkeiten beim Umgang mit unstrukturierten Daten | Speichert Daten im JSON-Format, bietet flexible Datenmodelle und grundlegende Volltextsuche, aber begrenzte semantische Such-Funktionen | Speziell für hochdimensionale Vektoren entwickelt, verwendet Approximate-Nearest-Neighbor-Algorithmen (ANN) für effektive semantische Ähnlichkeitssuchen |
| Anwendungsfälle | Ideal für Volltextsuchen und einfache Datenanalyse | Am besten für Anwendungen, die hohe Konsistenz und komplexes Transaktionsmanagement erfordern | Gut geeignet für schnelle Entwicklung und Umgebungen mit häufigen Änderungen des Datenmodells | Optimal für abrufbasierte Anwendungen mit unstrukturierten Daten wie Bild- und semantische Textsuchen |
| Abrufeffizienz großer Vektordatensätze (Je höher, desto besser) | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
| Multimodale Generalisierungsfähigkeit (Je höher, desto besser) | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
| Eignung für RAG-Abruf(Je höher, desto besser) | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
| Gesamtkosten(Je niedriger, desto besser) | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
Vektordatenbanken vergleichen mit anderen Information-Retrieval-Technologien
Wie in der obigen Tabelle gezeigt, sind Vektordatenbanken in den folgenden Bereichen vorteilhaft:
Implementierungsprinzip: Vektoren kodieren semantische Bedeutungen, und Vektor-DBs dekodieren Abfragesemantik mithilfe von Deep-Learning-Modellen und gehen damit über einfache Schlüsselwortsuchen hinaus. Die Präzision des semantischen Verständnisses hat sich mit den Fortschritten in der KI verbessert, wodurch Vektordistanz zu einem Standardmaß für semantische Ähnlichkeit in NLP geworden ist und Embeddings als bevorzugtes Format für die Verwaltung vielfältiger Datentypen positioniert werden.
Retrieval-Effizienz: Hochdimensionale Vektoren ermöglichen fortschrittliche Indexierungs- und Quantisierungstechniken, die die Retrieval-Geschwindigkeit erheblich steigern und den Speicherbedarf reduzieren. Vektor-DBs können horizontal skaliert werden, um wachsende Datenmengen zu verwalten und gleichzeitig schnelle Antwortzeiten aufrechtzuerhalten, was für RAG-Systeme, die mit neuen Daten und umfangreichen relevanten Daten umgehen, unerlässlich ist.
Generalisierungsfähigkeit: Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die hauptsächlich Text verarbeiten, speichern und verarbeiten Vektor-DBs verschiedene Arten unstrukturierter Daten, einschließlich Bilder, Videos und Audio. Diese Vielseitigkeit erhöht die Flexibilität und Funktionalität von RAG-Systemen.
Gesamtbetriebskosten: Vektor-DBs lassen sich aufgrund ihrer unkomplizierten Einrichtung und umfassenden APIs leichter bereitstellen und in bestehende Machine-Learning-Frameworks integrieren. Diese Zugänglichkeit, verbunden mit niedrigeren Gesamtkosten, macht sie zu einem Favoriten unter Entwicklern von RAG-Anwendungen.
Verbesserung von Vektordatenbanken für leistungsfähigere RAG-Anwendungen
Vektor-DBs sind eine grundlegende Retrieval-Technologie in RAG-Systemen. Da Entwickler jedoch zunehmend komplexe RAG-Anwendungen erstellen und sie in Produktionsumgebungen einsetzen, wächst ihr Bedarf an qualitativ hochwertigeren und präziseren Antworten auf Benutzeranfragen, was Vektordatenbanken vor Herausforderungen stellt.
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Ein standardmäßiger Konstruktionsprozess für Retrieval Augmented Generation umfasst in der Regel mehrere Schritte: die Vorverarbeitung von Daten durch Segmentierung, Datenbereinigung und Embedding; das Erstellen und Verwalten von Indizes; und die Verwendung von Vektorsuche, um ähnliche Segmente zu lokalisieren und die Prompt-Generierung zu verbessern. Die meisten Vektor-DBs übernehmen den Indexaufbau und die Indexverwaltung sowie das Retrieval von Vektordaten, wobei nur wenige, wie Milvus, integrierte Embedding-Funktionen bereitstellen. Daher wirkt sich die Qualität des Vektordaten-Retrievals direkt auf die Relevanz und Wirksamkeit der von LLMs generierten Inhalte aus.
Zahlreiche technische Optimierungen entstehen, um die Retrieval-Qualität von Vektor-DBs zu verbessern, darunter die Auswahl geeigneter Chunk-Größen, die Entscheidung über die Notwendigkeit überlappender Segmente, die Auswahl geeigneter Embedding-Modelle, das Hinzufügen von Content-Tags, die Integration lexikonbasierter Retrieval-Verfahren für einen hybriden semantischen Suchansatz und die Auswahl von Rerankern. Viele dieser Aufgaben könnten wir in Vektor-DBs integrieren.
Konkret sollten Vektordatenbanken die folgenden Bereiche verbessern:
Hohe Präzision beim Retrieval: Vektor-DBs müssen darin herausragen, die relevantesten Dokumente oder Datenausschnitte basierend auf Benutzeranfragen durch Vektorähnlichkeits-Suchen präzise abzurufen. Dies umfasst die Verarbeitung und Interpretation komplexer semantischer Beziehungen innerhalb hochdimensionaler Vektorräume, um sicherzustellen, dass die abgerufenen Inhalte genau auf die Anfrage des Benutzers abgestimmt sind.
Schnelle Reaktion: Um eine optimale Benutzererfahrung zu gewährleisten, müssen Vektor-DBs Retrievals innerhalb von Millisekunden liefern. Dies erfordert die Fähigkeit, Informationen aus umfangreichen Datensätzen schnell abzurufen und zu extrahieren. Da Datenmengen zunehmen und Abfragekomplexitäten wachsen, müssen diese Datenbanken flexibel skalieren, größere Datensätze und anspruchsvollere Abfragen verarbeiten und dabei durchgehend eine zuverlässige Recall-Leistung aufrechterhalten.
Verarbeitung multimodaler Daten: Angesichts der zunehmenden Bandbreite an Anwendungsfällen müssen Vektor-DBs nicht nur Textdaten verwalten, sondern auch Bilder, Videos und andere Arten multimodaler Daten verarbeiten. Dies erfordert Unterstützung für Embeddings aus unterschiedlichen Datentypen sowie die Fähigkeit, Informationen auf der Grundlage verschiedener modaler Abfragen effizient abzurufen.
Interpretierbarkeit und Debuggbarkeit: Ebenso ist es für Vektor-DBs unerlässlich, robuste Diagnose- und Optimierungstools bereitzustellen, um Probleme zu beheben, wenn Ergebnisse nicht effektiv abgerufen werden.
Fazit
Da die Nachfrage nach Anwendungen für Retrieval Augmented Generation (RAG) weiter steigt, nutzen Entwickler die RAG-Technologie zunehmend für eine Vielzahl von Zwecken, insbesondere für die kontextuell relevante Informationsgewinnung. Diese wachsende Akzeptanz wird zahlreiche Branchen verändern, indem sie die Effizienz und faktische Genauigkeit der Informationsbeschaffung und Wissensgewinnung drastisch verbessert und letztlich neu gestaltet, wie Organisationen auf Daten zugreifen und sie nutzen.
Vektor-DBs sind zwar noch relativ wenig genutzt, bergen jedoch enormes Potenzial als grundlegende Infrastruktur für RAG-Systeme. Unter ihnen sticht die Vektordatenbank Milvus hervor, die aktiv die Herausforderungen angeht und überwindet, die mit der Entwicklung und Verbesserung von RAG-Anwendungen verbunden sind. Durch die Nutzung von Erkenntnissen von Entwicklern generativer KI verfeinert Milvus kontinuierlich seine Fähigkeiten, um den Anforderungen der Branche der künstlichen Intelligenz besser gerecht zu werden.
In meinem nächsten Beitrag werde ich ausführlich auf die Open-Source-Vektordatenbank Milvus eingehen, ihre neuesten Funktionen hervorheben und erklären, warum sie die ideale Wahl für die Entwicklung unternehmensreifer RAG-Anwendungen ist. Bleiben Sie dran für weitere Einblicke.
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