KI-Engineering verstehen: Von Foundation Models bis zur Optimierung

Das Feld des KI-Engineering (AI Engineering) ist eine der am schnellsten wachsenden Disziplinen im Technologiebereich. Mit sehr hohen Gehältern zieht es immer mehr Fachkräfte an. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff, und wie unterscheidet sich KI-Engineering von traditionellem maschinellen Lernen? In diesem Artikel werfen wir einen umfassenden Blick auf alle wichtigen Aspekte dieses innovativen Feldes – von Foundation Models über Prompt Engineering bis hin zu Finetuning und Architekturoptimierung.

Was ist KI-Engineering?

Das Feld des KI-Engineering ist in den letzten Jahren förmlich explodiert. Der Grund dafür ist eine perfekte Kombination aus zwei entscheidenden Faktoren: Einerseits sind KI-Modelle deutlich leistungsfähiger geworden und können reale Probleme effektiver lösen. Andererseits ist die Einstiegshürde für die Entwicklung mit diesen Modellen drastisch gesunken.

Die Grundlagen des KI-Engineering

Im Kern dreht sich KI-Engineering um die Erstellung von Anwendungen, die auf Foundation Models (Grundlagenmodellen) basieren – jenen massiven KI-Systemen, die von Unternehmen wie OpenAI oder Google trainiert werden. Anders als traditionelle Machine Learning Engineers, die Modelle von Grund auf neu entwickeln, nutzen KI-Engineers bestehende Modelle und konzentrieren sich weniger auf das Training und mehr auf die Anpassung und Optimierung.

Der Unterschied zu traditionellem maschinellen Lernen

Ein wesentlicher Unterschied zum klassischen maschinellen Lernen liegt in der Selbstüberwachung (Self-Supervision). Statt aufwendig gelabelter Daten können diese Modelle lernen, indem sie Teile ihrer Eingabedaten vorhersagen. Dieser Durchbruch hat den Engpass bei der Datenkennzeichnung beseitigt, der die KI-Entwicklung jahrelang ausgebremst hat.

Mit zunehmender Skalierung durch mehr Daten und Rechenleistung haben sich diese Modelle von einfachen Sprachmodellen zu dem entwickelt, was wir heute als große Sprachmodelle (LLMs) bezeichnen – und sie haben nicht dort aufgehört. Mittlerweile beherrschen sie verschiedene Datentypen, einschließlich Bilder und Videos, und werden häufig als "Large Multimodal Models" bezeichnet.

Foundation Models verstehen

Foundation Models bilden das Herzstück des modernen KI-Engineering. Um als KI-Engineer effektiv arbeiten zu können, ist ein grundlegendes Verständnis dieser Modelle unerlässlich.

Trainingsmethoden und Datenquellen

Foundation Models können nur das wissen, worauf sie trainiert wurden. Diese scheinbar offensichtliche Tatsache hat tiefgreifende Auswirkungen. Die meisten großen Foundation Models werden mit Web-Crawling-Daten trainiert, was einige inhärente Probleme mit sich bringt. Diese Daten enthalten oft Clickbait, Fehlinformationen, toxische Inhalte und Fake News.

Um dem entgegenzuwirken, verwenden Teams verschiedene Filtertechniken. OpenAI nutzte beispielsweise bei GPT-2 nur Reddit-Links mit mindestens drei Upvotes. Zudem ist die Sprachverteilung in Trainingsdaten stark verzerrt – etwa die Hälfte aller Crawling-Daten ist in englischer Sprache, was bedeutet, dass Sprachen mit Millionen von Sprechern oft unterrepräsentiert sind.

Die Transformer-Architektur

Die meisten Foundation Models verwenden Transformer-Architekturen, die auf dem Attention-Mechanismus basieren. Transformer wurden entwickelt, um die Probleme von Sequence-to-Sequence-Modellen zu lösen, die rekurrente neuronale Netzwerke für Aufgaben wie Übersetzungen verwendeten.

Der Attention-Mechanismus ermöglicht es dem Modell, die Bedeutung verschiedener Eingabe-Tokens bei der Generierung jedes Ausgabe-Tokens abzuwägen. Es ist, als könnte man beim Beantworten von Fragen auf jede beliebige Seite eines Buches zurückgreifen. Zudem können Transformer Eingabe-Tokens parallel verarbeiten, was sie während der Inferenz wesentlich schneller macht.

Herausforderungen und Grenzen

Mit zunehmender Skalierung der Modelle nähern wir uns zwei bedeutenden Engpässen:

1. Trainingsdaten: Es besteht die Sorge, dass wir in den nächsten Jahren qualitativ hochwertige Internetdaten erschöpfen werden. Dies könnte Modelle dazu zwingen, mit KI-generierten Inhalten zu trainieren, was möglicherweise zu Leistungseinbußen führt oder den Zugriff auf proprietäre Daten wie urheberrechtlich geschützte Bücher und medizinische Aufzeichnungen erfordert.

2. Stromverbrauch: Rechenzentren verbrauchen bereits 1-2% des globalen Stroms, was begrenzt, wie viel größer sie ohne signifikante Energiedurchbrüche wachsen können.

Evaluation von KI-Modellen

Die Evaluation ist ein entscheidender, wenn auch oft unterschätzter Aspekt des KI-Engineering. Für manche Anwendungen kann die Entwicklung von Evaluationsmethoden den Großteil des Entwicklungsaufwands ausmachen.

Warum die Evaluation von KI-Systemen so komplex ist

Die Bewertung von KI-Systemen ist deutlich schwieriger als die traditioneller Machine-Learning-Modelle, und zwar aus mehreren Gründen:

1. Die von diesen Modellen gelösten Probleme sind oft inhärent komplex. Die Bewertung eines mathematischen Beweises oder der Qualität einer Zusammenfassung erfordert tiefes Fachwissen.

2. Aufgaben sind typischerweise offen und haben viele mögliche korrekte Antworten. Anders als bei der Klassifikation, wo es eine richtige Antwort gibt, hat eine Frage wie "Schreibe mir ein Gedicht über Resilienz" unzählige gültige Antworten.

3. Foundation Models sind Black Boxes – sie können nur durch Beobachtung ihrer Ausgaben bewertet werden, nicht durch das Verständnis ihrer internen Funktionsweise.

Metriken für die Modellbewertung

Während des Trainings werden die meisten autoregressiven Sprachmodelle mit Kreuzentropie oder ihrer relativen Perplexität bewertet. Diese Metriken messen im Wesentlichen, wie gut das Modell das nächste Token in einer Sequenz vorhersagt.

Je besser ein Modell die Verteilung seiner Trainingsdaten lernt, desto besser wird es darin, vorherzusagen, was als nächstes kommt, was zu einer geringeren Kreuzentropie führt. Ein perfekt trainiertes Modell würde eine Kreuzentropie erreichen, die der Entropie der Trainingsdaten selbst entspricht.

Methoden zur Evaluierung von KI-Modellen

Für die Evaluation von KI-Modellen in der Produktion ist der Einsatz eines anderen KI-Modells als Richter eine der leistungsstärksten und häufigsten Methoden. Diese KI-Richter sind schnell, einfach zu verwenden und im Vergleich zu menschlichen Evaluatoren relativ kostengünstig.

Studien haben gezeigt, dass KI-Richter stark mit menschlichen Bewertern korrelieren können und manchmal eine höhere Übereinstimmung aufweisen als zwischen verschiedenen menschlichen Bewertern. Sie können ihre Entscheidungen auch erklären, was die Transparenz erhöht.

Modellauswahl für KI-Anwendungen

Mit der zunehmenden Anzahl an verfügbaren Foundation Models liegt die Herausforderung nicht mehr in der Entwicklung von Modellen, sondern in der Auswahl des richtigen Modells für die jeweilige Anwendung.

Kriterien für die Modellauswahl

Ihre Kriterien für die Bewertung eines Modells können in vier Kategorien eingeteilt werden:

1. Domänenspezifische Fähigkeiten: Wie gut versteht das Modell Ihre spezifische Domäne? Wenn Sie beispielsweise juristische Dokumente zusammenfassen, wie gut versteht es juristische Terminologie?

2. Allgemeine Fähigkeiten: Wie kohärent, treu oder faktisch konsistent sind die Ausgaben?

3. Fähigkeiten zur Anweisungsbefolgung: Folgt das Modell dem angeforderten Format und der Struktur?

4. Kosten und Latenz: Wie teuer ist das Modell im Betrieb und wie schnell reagiert es?

Open Source vs. kommerzielle APIs

Die Entscheidung, ob Sie ein Modell selbst hosten oder eine Modell-API verwenden, hängt von mehreren Faktoren ab:

1. Datenschutz: Wenn Ihr Unternehmen strenge Datenschutzrichtlinien hat, die das Senden von Daten außerhalb der Organisation verhindern, sind extern gehostete Modell-APIs keine Option.

2. Datenherkunft und Urheberrecht: Die meisten Modelle sind nicht transparent bezüglich ihrer Trainingsdaten, und die Urheberrechtsgesetze rund um KI entwickeln sich noch weiter.

3. Leistung: Die Lücke zwischen Open-Source- und proprietären Modellen schließt sich, aber die stärksten Modelle werden wahrscheinlich proprietär bleiben.

Prompt Engineering

Prompt Engineering bezieht sich auf den Prozess, Anweisungen zu gestalten, die ein Modell dazu bringen, das gewünschte Ergebnis zu generieren. Es ist die einfachste und häufigste Modellanpassungstechnik, da sie im Gegensatz zum Finetuning die Gewichte des Modells nicht verändert.

Grundlagen des Prompt Engineering

Prompts bestehen typischerweise aus einer oder mehreren dieser Komponenten:

1. Die Aufgabenbeschreibung: Dies umfasst die Rolle des Modells und das erwartete Ausgabeformat.

2. Beispiele: Diese zeigen dem Modell, wie die Aufgabe durchzuführen ist.

3. Die konkrete Aufgabe: Dies ist die spezifische Aufgabe, die Sie vom Modell erledigt haben möchten.

Strategien für effektives Prompt Engineering

1. Klare und explizite Anweisungen: Wenn Sie möchten, dass ein Modell einen Aufsatz bewertet, erklären Sie das Bewertungssystem.

2. Modell eine Persona annehmen lassen: Das Modell zu bitten, als bestimmter Charakter oder Experte zu antworten, kann den Ausgabestil und Fokus deutlich verändern.

3. Beispiele bereitstellen: Beispiele können den Antwortstil eines Modells dramatisch verändern.

4. Ausgabeformat spezifizieren: Sagen Sie dem Modell genau, wie die Antwort strukturiert sein soll.

5. Komplexe Aufgaben in einfachere Teilaufgaben zerlegen: Dies verbessert nicht nur die Leistung, sondern erleichtert auch Überwachung, Debugging und Parallelisierung.

Sicherheitsaspekte und Prompt-Angriffe

Sobald Ihre Anwendung für Benutzer verfügbar ist, könnte sie Angriffen von böswilligen Akteuren ausgesetzt sein. Drei Haupttypen von Prompt-Angriffen sind:

1. Prompt-Extraktionsangriffe: Angreifer versuchen möglicherweise, Ihren Systemprompt zu extrahieren, um Ihre Anwendung zu replizieren oder auszunutzen.

2. Jailbreaking und Prompt-Injection: Diese Angriffe versuchen, die Sicherheitsfunktionen des Modells zu umgehen oder es dazu zu bringen, unbefugte Aktionen durchzuführen.

3. Informationsextraktion: Diese Angriffe versuchen, das Modell dazu zu bringen, sensible Informationen aus seinen Trainingsdaten oder dem Kontext preiszugeben.

RAG und Kontextkonstruktion

Retrieval Augmented Generation (RAG) und das agentische Muster sind zwei dominante Ansätze, um Modellen den Zugriff auf Informationen jenseits ihrer Trainingsdaten zu ermöglichen.

Was ist RAG?

RAG ist eine Technik, die die Generierungsfähigkeiten eines Modells verbessert, indem relevante Informationen aus externen Speicherquellen abgerufen werden. Diese Quellen könnten eine interne Datenbank, frühere Chat-Sitzungen des Benutzers oder sogar das Internet sein.

Ein RAG-System besteht aus zwei Hauptkomponenten:

1. Retriever: Holt die Informationen aus der externen Speicherquelle.
2. Generator: Das Foundation Model, das basierend auf den abgerufenen Informationen eine Antwort erzeugt.

Retrieval-Mechanismen

Es gibt verschiedene Arten von Retrieval-Algorithmen, die für RAG verwendet werden können:

1. Term-basierter Retrieval: Findet relevante Dokumente basierend auf Schlüsselwörtern. Dies ist unkompliziert, hat aber einige Einschränkungen.

2. Embedding-basierter Retrieval: Berechnet die Relevanz auf semantischer Ebene und ordnet Dokumente nach ihrer inhaltlichen Nähe zur Anfrage.

In der Praxis kombiniert ein Produktions-Retrieval-System typischerweise mehrere Ansätze. Ein günstigerer, weniger präziser Retriever wie eine term-basierte Suche könnte zunächst Kandidaten abrufen, und dann findet ein präziserer, aber teurerer Mechanismus wie KNN die besten Optionen unter diesen Kandidaten.

Agenten und Memory-Systeme

Ein Agent ist allgemein definiert als etwas, das seine Umgebung wahrnehmen und auf sie einwirken kann. Für KI-Systeme bedeutet dies, dass ein Modell seine Umgebung beobachten, basierend auf diesen Beobachtungen Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen kann, die die Umgebung beeinflussen.

Werkzeuge für Agenten

Agenten können mit verschiedenen Werkzeugen ausgestattet werden, die in mehrere Kategorien fallen:

1. Werkzeuge zur Wissensergänzung: Text- oder Bild-Retriever wie in RAG, SQL-Ausführer für Datenbankzugriff, Websuchfunktionen, APIs für den Zugriff auf Inventarsysteme und Webbrowser für die Navigation in Online-Inhalten.

2. Werkzeuge zur Fähigkeitserweiterung: Taschenrechner, Zeitzonen- oder Einheitenumrechner, Übersetzungsdienste und Code-Interpreter.

3. Werkzeuge für Schreibaktionen: Ermöglichen es dem Agenten, nicht nur zu lesen, sondern auch in Systeme zu schreiben, was Arbeitsabläufe automatisieren kann.

Planung für komplexe Aufgaben

Komplexe Aufgaben erfordern Planung, und es gibt viele mögliche Wege, eine Aufgabe zu zerlegen. Nicht alle Ansätze werden erfolgreich sein, und nicht alle werden effizient sein. Zur Unterstützung des Debuggings und zur Vermeidung von Fällen, in denen ein Modell unnötige API-Aufrufe ausführt, sollte die Planung von der Ausführung entkoppelt werden.

Finetuning von KI-Modellen

Finetuning ist der Prozess der Anpassung eines Modells an eine spezifische Aufgabe durch weiteres Training und Anpassen seiner Gewichte. Während Prompt Engineering und RAG relativ leichtgewichtige Techniken sind, bietet Finetuning eine tiefere Anpassung, erfordert aber mehr Ressourcen und Expertise.

Wann Finetuning sinnvoll ist

Finetuning kann die Leistung eines Modells auf zwei Arten verbessern:

1. Verbesserung domänenspezifischer Fähigkeiten: Wie Programmieren oder Beantworten medizinischer Fragen.

2. Verbesserung der Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen: Wie das Einhalten spezifischer Ausgabeformate.

Ein häufiger Ansatz ist die Modelldestillation – das Finetuning eines kleinen Modells, um das Verhalten eines größeren Modells nachzuahmen, wobei Daten verwendet werden, die vom großen Modell für spezifische Aufgaben generiert wurden.

Finetuning vs. RAG

Nachdem Sie die Leistungsgewinne durch Prompting maximiert haben, hängt die Wahl zwischen RAG und Finetuning davon ab, ob die Fehler Ihres Modells informationsbasiert oder verhaltensbasiert sind:

• Wenn das Modell scheitert, weil es an Informationen mangelt, gibt RAG dem Modell besseren Zugang zu diesen Informationen.
• Wenn das Modell Verhaltensprobleme hat, kann Finetuning helfen.

In vielen Fällen wird die Kombination von RAG und Finetuning den größten Leistungsgewinn bringen.

Dataset Engineering

Während die meisten Unternehmen es sich nicht leisten können, Foundation Models von Grund auf neu zu trainieren, können fast alle sich durch hochwertige Datensätze für die Anpassung differenzieren.

Datenzentrischer vs. modellzentrischer Ansatz

Wir erleben einen Wandel von modellzentrierten zu datenzentrierten Ansätzen in der KI-Entwicklung:

• Modellzentrierte KI versucht, die Leistung durch Verbesserung der Modelle selbst zu steigern.
• Datenzentrierte KI hingegen konzentriert sich darauf, die Leistung durch Verbesserung der Daten zu steigern.

Für Unternehmen, die Foundation Models anpassen statt sie von Grund auf neu zu bauen, bietet der datenzentrische Ansatz den größten Wettbewerbsvorteil.

Faktoren für Datenqualität

Was macht Daten qualitativ hochwertig? Es gibt mehrere zu berücksichtigende Faktoren:

1. Relevanz: Die Beispiele sollten für Ihre Zielaufgabe relevant sein.
2. Ausrichtung an Aufgabenanforderungen: Wenn Ihre Aufgabe auf sachliche Konsistenz ausgerichtet ist, müssen Annotationen sachlich korrekt sein.
3. Konsistenz: Annotationen sollten über Beispiele und Annotatoren hinweg konsistent sein.
4. Korrektheit des Formats: Daten sollten der erwarteten Struktur entsprechen.
5. Ausreichende Einzigartigkeit: Sie möchten minimale Duplikate in Ihrem Datensatz.
6. Compliance: Folgt internen und externen Richtlinien.
7. Abdeckung: Ihre Trainingsdaten müssen die Bandbreite möglicher Probleme abdecken, die Sie lösen möchten.

Datenmengen und -quellen

Die Frage, wie viele Daten man benötigt, ist ähnlich wie die Frage, wie viel Geld man benötigt – die Antwort variiert stark je nach Situation.

Mit begrenzten Daten verwenden Sie PFT-Methoden (Parameter-effiziente Finetuning-Methoden) auf fortschrittlicheren Modellen. Mit reichlich Daten wird Vollfinetuning auf kleineren Modellen praktikabel. Bevor Sie in einen großen Datensatz investieren, beginnen Sie mit einem kleinen, gut gestalteten Satz von etwa 50 Beispielen, um zu sehen, ob Finetuning Ihr Modell verbessert.

Inferenz-Optimierung

Die reale Nützlichkeit eines Modells hängt letztendlich von zwei entscheidenden Faktoren ab: Wie viel es kostet, es zu betreiben, und wie schnell es reagiert. Diese Eigenschaften – Inferenzkosten und Latenz – bestimmen letztendlich, welche Anwendungen praktisch KI nutzen können und in welchem Umfang.

Metriken für die Inferenzleistung

Mehrere Metriken helfen uns, die Inferenzleistung zu bewerten:

1. Latenz: Die Zeit vom Absenden einer Anfrage bis zum Erhalt einer vollständigen Antwort. Für autoregressive Modelle wie LLMs setzt sich die Latenz aus zwei Komponenten zusammen:

   • Time to First Token (TTFT): Wie schnell das erste Token nach Erhalt einer Anfrage generiert wird.
   • Time per Output Token (TPOT): Wie lange die Generierung jedes nachfolgenden Tokens dauert.

2. Durchsatz: Die Anzahl der Ausgabe-Tokens pro Sekunde, die ein Inferenzservice über alle Anfragen hinweg generieren kann.

3. Auslastungsmetriken: Zeigen, wie effizient wir unsere Ressourcen nutzen:

   • Modell-FLOPS pro Sekunde Auslastung: Das Verhältnis des beobachteten Durchsatzes zum theoretischen Maximum bei maximaler Rechenleistung.
   • Modell-Bandbreiten-Auslastung: Misst den Prozentsatz der verfügbaren Speicherbandbreite, die genutzt wird.

Hardware und Optimierungstechniken

Im Herzen der Inferenzleistung steht spezialisierte Hardware. Ein Beschleuniger ist ein Chip, der entwickelt wurde, um bestimmte Berechnungstypen zu beschleunigen. Für KI-Arbeitslasten sind die dominanten Beschleuniger GPUs.

Auf Modellebene gibt es verschiedene Optimierungstechniken:

1. Modellkompression: Reduziert die Größe eines Modells, was es potenziell schneller macht. Dazu gehören:

   • Quantisierung: Reduziert die numerische Präzision.
   • Pruning: Entfernt weniger wichtige Parameter oder setzt sie auf Null.
   • Destillation: Trainiert ein kleineres Modell, um ein größeres nachzuahmen.

2. Optimierung des Attention-Mechanismus: Verbessert die Effizienz der Transformer-Modelle.

3. Parallelisierung: Verteilt die Arbeit auf mehrere Maschinen.

Architektur und Benutzer-Feedback

Die einfachste KI-Anwendungsarchitektur sieht so aus: Ihre Anwendung empfängt eine Anfrage, sendet sie an ein Modell – entweder über eine API eines Drittanbieters oder selbst gehostet – und gibt die Antwort an den Benutzer zurück. Aber reale Anwendungen bleiben selten so einfach.

Evolution von KI-Architekturen

Die erste Verbesserung, die die meisten Anwendungen benötigen, ist eine bessere Kontextkonstruktion – dem Modell Zugang zu Informationen zu geben, die für die Verarbeitung nützlicher Ausgaben erforderlich sind.

Als zweiten Schritt benötigen Sie Leitplanken zum Schutz. Mit zunehmender Fähigkeit Ihrer Anwendung benötigen Sie Leitplanken, um sowohl Ihr System als auch Ihre Benutzer zu schützen.

In der dritten Stufe implementieren Sie Modell-Routing und Gateways. Wenn Ihre Anwendung reift, werden Sie feststellen, dass ein Modell nicht für alle Ihre Bedürfnisse geeignet ist.

Die Bedeutung von Benutzer-Feedback

Benutzer-Feedback bietet proprietäre Daten, die Ihnen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Während jeder auf die gleichen Foundation Models zugreifen kann, haben nur Sie Zugang dazu, wie Ihre spezifischen Benutzer mit Ihrem System interagieren.

Benutzer-Feedback kommt in zwei Hauptformen:

1. Explizites Feedback: Wird direkt von Benutzern bereitgestellt, wie Daumen hoch/runter-Bewertungen, Sternbewertungen oder schriftliche Kommentare.

2. Implizites Feedback: Wird aus dem Benutzerverhalten abgeleitet, wie vorzeitige Beendigung, Fehlerkorrekturen oder Frageklärungen.

Bei der Gestaltung Ihrer Feedback-Systeme sollten Sie sorgfältig überlegen, wann Sie Eingaben anfordern.

Fazit: Die Zukunft des KI-Engineering

Das Feld des KI-Engineering entwickelt sich rasant weiter, mit neuen Techniken und Best Practices, die täglich entstehen. Die erfolgreichsten KI-Engineers behalten Flexibilität in ihrer Architektur bei, was es ihnen ermöglicht, neue Fortschritte zu integrieren und gleichzeitig stabile, zuverlässige Erfahrungen für ihre Benutzer zu bieten.

Von der Auswahl des richtigen Modells über das Prompt Engineering, RAG-Implementierung, Agenten-Design, Finetuning, Datensatz-Engineering bis hin zur Inferenz-Optimierung – all diese Komponenten arbeiten zusammen, um leistungsstarke KI-Anwendungen zu schaffen, die echte Probleme lösen können.

Die Reise des KI-Engineering hat gerade erst begonnen, und die Möglichkeiten sind so grenzenlos wie die menschliche Vorstellungskraft selbst. Mit dem richtigen Verständnis und den richtigen Werkzeugen können KI-Engineers die Zukunft gestalten, in der KI nicht nur intelligenter, sondern auch zugänglicher, effizienter und nützlicher für alle wird.

FAQ zum KI-Engineering

Welche Voraussetzungen sollte ich erfüllen, um als KI-Engineer zu arbeiten?

Als angehender KI-Engineer sollten Sie über solide Grundlagen in Programmierung und maschinellem Lernen verfügen. Python ist die dominierende Sprache in diesem Bereich. Zudem sind Kenntnisse in Statistik, Datenstrukturen und Algorithmen wichtig. Ein Verständnis von Foundation Models, Transformer-Architekturen und modernen KI-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch ist ebenfalls hilfreich. Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering oder Finetuning kann Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Viele erfolgreiche KI-Engineers haben zudem einen starken Hintergrund in einer speziellen Domäne wie Finanzen, Medizin oder Recht.

Wie unterscheidet sich RAG (Retrieval Augmented Generation) vom traditionellen Informationsabruf?

RAG unterscheidet sich vom traditionellen Informationsabruf dadurch, dass es nicht nur relevante Informationen abruft, sondern diese auch nahtlos in die Generierung neuer Inhalte integriert. Während traditionelle Retrieval-Systeme einfach Dokumente zurückgeben, die für eine Anfrage relevant sind, nutzt RAG die abgerufenen Informationen, um kontextuell relevante, kohärente und informative Antworten zu generieren. Dies wird durch die Kombination eines Retrievers, der relevante Informationen aus externen Quellen abruft, und eines Generators (üblicherweise ein LLM) erreicht, der basierend auf diesen Informationen und dem ursprünglichen Prompt eine Antwort erzeugt.

Welche ethischen Überlegungen sollten bei der Entwicklung von KI-Anwendungen berücksichtigt werden?

Bei der Entwicklung von KI-Anwendungen müssen mehrere ethische Aspekte berücksichtigt werden. Datenschutz ist entscheidend – stellen Sie sicher, dass personenbezogene Daten geschützt sind und Benutzer über die Datenverwendung informiert werden. Fairness und Bias müssen aktiv adressiert werden, da KI-Systeme vorhandene gesellschaftliche Vorurteile verstärken können. Transparenz ist wichtig, damit Benutzer verstehen, wann sie mit KI interagieren und wie Entscheidungen getroffen werden. Sicherheit sollte priorisiert werden, besonders bei Agenten mit Schreibzugriff auf andere Systeme. Schließlich ist es wichtig, dass KI-Anwendungen rechenschaftspflichtig sind, mit klaren Verantwortlichkeiten und Mechanismen zur Fehlerbehebung, wenn etwas schiefgeht.