RAG-Systeme stoßen bei komplexen Dokumenten an ihre Grenzen, neues Framework bietet Lösung
Unternehmen, die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme einsetzen, stoßen bei der Verarbeitung komplexer Dokumente auf Einschränkungen, insbesondere in Branchen, die auf anspruchsvollem Engineering basieren, so VentureBeat. Während RAG verspricht, das Unternehmenswissen durch die Indizierung von PDFs und die Anbindung an Large Language Models (LLMs) zu demokratisieren, war die Realität eher ernüchternd, da Ingenieure von Halluzinationen berichteten, wenn sie spezifische Fragen zur Infrastruktur stellten.
Das Kernproblem liegt in der Vorverarbeitungsphase, in der Standard-RAG-Pipelines Dokumente als flache Textketten behandeln und "Fixed-Size Chunking" verwenden, das die Logik technischer Handbücher durch das Abtrennen von Tabellen, Beschriftungen und visuellen Hierarchien stören kann, berichtete VentureBeat am 31. Januar 2026. "Das Problem liegt nicht im LLM. Das Problem liegt in der Vorverarbeitung", stellte VentureBeat fest.
Ein neues Open-Source-Framework namens PageIndex bietet jedoch eine potenzielle Lösung, indem es die Dokumentenabfrage als Navigationsproblem und nicht als Suchproblem behandelt, berichtete VentureBeat am 30. Januar 2026. PageIndex verzichtet auf die Standardmethode "Chunk-and-Embed", bei der Dokumente in Chunks zerlegt, Embeddings berechnet, in einer Vektordatenbank gespeichert und Übereinstimmungen auf der Grundlage semantischer Ähnlichkeit abgerufen werden. Dieser Ansatz hat sich als vielversprechend erwiesen und eine Genauigkeit von 98,7 % bei Dokumenten erreicht, bei denen die Vektorsuche fehlschlägt.
Da Unternehmen versuchen, RAG in risikoreiche Arbeitsabläufe wie die Prüfung von Jahresabschlüssen, die Analyse von Rechtsverträgen und die Navigation in pharmazeutischen Protokollen zu integrieren, stoßen sie mit der traditionellen Chunk-Optimierung auf Genauigkeitsbarrieren. PageIndex zielt darauf ab, diese Einschränkungen zu überwinden.
In anderen Nachrichten berichtete NPR am 31. Januar 2026, dass Demokratien nach Phasen des Rückschritts oft schwächer und fragiler zurückkehren. Laut Professor Nic Cheeseman von der University of Birmingham, der drei Jahrzehnte Daten analysiert hat, können sich Demokratien nach autoritärer Herrschaft zwar erholen, aber in der Regel nicht lange.
Darüber hinaus diskutierte Hacker News Sparse-Dateien, eine Dateisystemfunktion, die die Erstellung logischer Dateien mit "leeren" Blöcken ermöglicht, die erst beim Beschreiben physisch gesichert werden. Diese Funktion kann verwendet werden, um die Speicherung zu optimieren und Daten effizient zu verwalten. Hacker News präsentierte auch ein Spiel, bei dem Benutzer Tiere mit Wikipedia-Artikeln gegen die Zeit auflisten, wobei die Bedeutung der Vermeidung sich überschneidender Begriffe hervorgehoben wurde.
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