Wie wird ein RAG-Projekt in der realen Trainingsphase "umgesetzt"?

Die RAG-Technologie ist bei weitem nicht einfach eine Dateninjektion, sondern ein Kernrahmen, der das Verständnis und die Entscheidungsfindung von KI neu formt. Dieser Artikel analysiert tiefgreifend die realen Herausforderungen in RAG-Projekten – von der Auswahl von Korpora über die Behandlung von Widersprüchen bis zur Ergebnisabgabe – und enthüllt, warum 90 % der Arbeit immer noch auf menschliche Urteile angewiesen sind.

In früheren Artikeln habe ich viel über die Wichtigkeit von RAG gesprochen. Aber wenn man tatsächlich am Projektort ist, wird man schnell feststellen: RAG ist kein rein technisches Problem, das durch das Hinzufügen eines Moduls gelöst werden kann, sondern ein ganzes System aus Daten und Urteilen.

Viele, die neu mit RAG in Kontakt kommen, denken, dass ein RAG-Projekt einfach so funktioniert:

Man gibt dem Modell einfach mehr Daten und lässt es diese wiederholen.

Aber die Realität ist: Was wirklich die Effektivität von RAG bestimmt, ist nie die Frage, "ob es Daten gibt", sondern "wie die Daten genutzt werden".

Beginnt man mit einem realistischen Arbeitsumfeld

In der Anwendung eines dialogfähigen KI-Assistenten steht ein RAG-Projekt normalerweise nicht vor "Standardfragen und -antworten", sondern vor einer Struktur wie dieser:

• Ein möglicherweise ein- oder mehrrundiges historisches Gespräch
• Die neueste Frage des Nutzers
• 1–3 Referenzmaterialien, die vom System gefunden wurden

Was das Modell tun muss, ist nicht einfach, die Materialien zu wiederholen, sondern:

Das Gesprächskontext verstehen → Beurteilen, welche Materialien nützlich sind → Informationen integrieren → Eine "nützliche Antwort für den Nutzer" geben

Aus Sicht des Trainings ist dies im Wesentlichen das Tun von: Textverständnis der Materialien + Frageverständnis + Informationsintegration + Expressionskontrolle

Das "Dreiert" in einem RAG-Projekt: Frage, Material, Antwort

Wenn man ein RAG-Projekt zerlegt, besteht es eigentlich aus drei Teilen, aber keiner dieser Teile ist "von Natur aus zuverlässig".

1️⃣ Die Frage kann selbst Probleme haben

In einem Projekt begegnet man häufig folgenden Situationen:

• Die Semantik der Frage ist unklar
• Es gibt Widersprüche im Kontext
• Der logische Sprung ist erheblich
• Es sind sogar offensichtlich unvernünftige oder schädliche Absichten enthalten

Das bedeutet: Nicht jede Frage ist es wert, ernsthaft beantwortet zu werden.

2️⃣ Die Referenzmaterialien sind nicht unbedingt "referenzierbar"

Viele Menschen denken beim ersten Blick auf "Referenzmaterialien" intuitiv, dass sie autoritativ sind. Aber in realen Projekten treten bei den Materialien häufig folgende Probleme auf:

• Sie sind nicht relevant für die Frage
• Die Informationen sind unvollständig
• Mehrere Materialien widersprechen einander
• Es gibt sogar alltagsverständliche Fehler

Deshalb sind in einem RAG-Projekt die "Materialien" keine Antworten, sondern nur Kandidaten für Beweise.

3️⃣ Die Antwort ist das endgültige Liefergebot

Das endgültige Liefergebot ist nicht "ob es mit den Materialien übereinstimmt", sondern eine Antwort, die der Nutzer direkt nutzen kann. Das bedeutet, dass die Antwort folgende Bedingungen erfüllen muss:

• Verständnis dessen, was der Nutzer wirklich wissen will
• Kein Widerspruch zu den Tatsachen in den Materialien
• Die Informationen sind ausreichend vollständig
• Die Äußerung ist natürlich und nicht wie das "Vorlesen von Materialien"

Warum lässt sich ein RAG-Projekt nicht "automatisiert erledigen"?

Viele Leute stellen die Frage:

Da die Modelle inzwischen so leistungsfähig sind, warum ist noch immer ein großer manueller Eingriff erforderlich?

Die Antwort ist ziemlich realistisch: In RAG-Projekten liegen 90 % der Schwierigkeiten in der "Beurteilung", nicht in der "Generierung".

Zum Beispiel:

• Wenn die Materialien unvollständig sind, soll man sie ergänzen?
• Wenn die Materialien Fehler enthalten, soll man sie korrigieren?
• Wenn mehrere Materialien widersprechen, welchem soll man vertrauen?
• Wenn es Probleme im historischen Gespräch gibt, soll man es direkt überspringen?

Diese Fragen können im Wesentlichen nicht vom Modell selbst gelöst werden, sondern es ist der Mensch, der die Beurteilungsschwellen für das Modell festlegt.

Welche Fähigkeiten werden in einem RAG-Projekt wirklich trainiert?

Auf den ersten Blick trainiert ein RAG-Projekt das Modell darin, "Fragen mit Hilfe von Materialien zu beantworten". Aber auf einer tieferen Ebene werden drei Fähigkeiten trainiert:

1. Fähigkeit zur Informationsauswahl: Was soll verwendet werden, was nicht, und was kann nur als Hintergrundinformation dienen.
2. Fähigkeit zur Kontextanpassung: Die Antwort existiert nicht isoliert, sondern ist in ein Gespräch eingebettet.
3. Fähigkeit zur Ergebnisorientierung: Es geht nicht darum, "was in den Materialien steht", sondern darum, "ob der Nutzer die Antwort nutzen kann".

Genau aus diesem Grund ist ein RAG-Projekt oft ein entscheidender Schritt für viele große Modelle, um "brauchbar" zu werden.

Eine leicht zu übersehende Tatsache

In vielen Teams wird das RAG-Projekt als "Übergangslösung" angesehen, aber in der realen Geschäftspraxis ist es oft eine langfristig bestehende Infrastruktur.

Der Grund ist einfach:

• Das Geschäft ändert sich
• Das Wissen ändert sich
• Aber das Modell kann nicht täglich neu trainiert werden

Und RAG ist genau die Brücke, die "stabiles Modell" und "veränderliche Welt" verbindet.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Jeder ist ein Produktmanager" (ID: woshipm), Autor: Blauer Meer, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.