Unternehmen kämpfen mit den Einschränkungen von RAG-Systemen bei der Verarbeitung komplexer Dokumente
Unternehmen setzen zunehmend auf Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme, um ihre internen Daten mit Large Language Models (LLMs) zu nutzen, aber viele stellen fest, dass diese Systeme mit anspruchsvollen Dokumenten zu kämpfen haben, so VentureBeat. Das Problem liegt hauptsächlich in der Vorverarbeitungsphase, in der Standard-RAG-Pipelines Dokumente oft als flache Textketten behandeln, was zu einem Verlust wichtiger Informationen führt.
RAG-Systeme zielen darauf ab, LLMs in proprietären Daten zu verankern, sodass Unternehmen Arbeitsabläufe automatisieren, Entscheidungsfindungen unterstützen und halbautonom agieren können. Die Abhängigkeit von "Fixed-Size Chunking", bei dem Dokumente in beliebige Segmente zerlegt werden, kann sich jedoch bei der Bearbeitung von technischen Handbüchern und anderen komplexen Dokumenten als nachteilig erweisen, berichtete VentureBeat. Diese Methode trennt Bildunterschriften von Bildern, schneidet Tabellen in zwei Hälften und missachtet die visuelle Hierarchie der Seite.
Laut VentureBeat liegt das Problem nicht im LLM selbst, sondern in der Art und Weise, wie Dokumente für die Analyse vorbereitet werden. Dippu Kumar Singh schrieb in VentureBeat, dass das Versprechen, PDFs zu indizieren und das Unternehmenswissen sofort zu demokratisieren, für Branchen, die von schwerem Engineering abhängig sind, wenig überzeugend war. Ingenieure, die spezifische Fragen zur Infrastruktur stellen, haben festgestellt, dass der Bot Antworten halluziniert.
Varun Raj schrieb in VentureBeat, dass Fehler beim Abruf sich direkt in ein Geschäftsrisiko übertragen, sobald KI-Systeme eingesetzt werden. Veralteter Kontext, unkontrollierte Zugriffspfade und schlecht bewertete Abruf-Pipelines können das Vertrauen, die Compliance und die betriebliche Zuverlässigkeit untergraben, fügte Raj hinzu. Er definiert den Abruf als Infrastruktur und nicht als Anwendungslogik neu.
Die Einschränkungen der aktuellen RAG-Systeme verdeutlichen die Notwendigkeit ausgefeilterer Vorverarbeitungstechniken, die die Struktur und den Kontext komplexer Dokumente erhalten können. Die Verbesserung der RAG-Zuverlässigkeit besteht nicht darin, das LLM zu optimieren, sondern sicherzustellen, dass das System die Dokumente versteht, die es verarbeitet.
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