RAG: Das überhypte GenAI-Muster?
Retrieval Augmented Generation (RAG) hat sich zu einem beliebten Ansatz in der generativen KI entwickelt. Dieser Beitrag argumentiert jedoch, dass RAG in hochriskanten, regulierten Branchen gravierende Mängel aufweist. Das Hauptproblem besteht darin, dass RAG Benutzer direkt den Halluzinationen von LLMs aussetzt, indem es die Ausgabe des LLMs ohne ausreichende Validierung präsentiert. Der Autor schlägt vor, dass RAG besser für Anwendungen mit geringem Risiko geeignet ist, wie z. B. die Suche nach Urlaubsrichtlinien, während die semantische Analyse eine sicherere Alternative für hochriskante Szenarien bietet. Die Popularität von RAG resultiert aus der einfachen Entwicklung, der erheblichen Finanzierung, dem Einfluss der Branche und Verbesserungen gegenüber bestehenden Suchtechnologien. Der Autor betont, dass in hochriskanten Szenarien die direkte Abhängigkeit von der Ausgabe des LLMs vermieden werden muss, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.