RAG-Systeme vs klassische QA-Systeme – diese Frage gewinnt immer mehr an Relevanz für Unternehmen, die moderne AI-Anwendungen implementieren möchten. Während klassische QA-Systeme einfache Fragen schnell beantworten können, setzen RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) auf eine Kombination aus Dokumentenabruf und generativer Intelligenz. In diesem Beitrag vergleichen wir die Funktionsweise, Vor- und Nachteile sowie typische Einsatzszenarien beider Ansätze.
- RAG-Systeme vereinen Dokumentenabruf und Textgenerierung durch LLMs.
- Klassische QA-Systeme sind oft schneller, aber weniger geeignet für komplexe Anfragen.
- RAG bietet Vorteile bei komplexen, mehrstufigen Fragestellungen.
- Der Einsatz von RAG-Systemen erfordert mehr Rechenleistung und Expertise.
- Typische Einsatzgebiete unterscheiden sich stark in Komplexität und Anforderungen.
Mehr zu den Grundlagen von RAG-Systemen finden Sie hier: “Wie funktioniert Retrieval-Augmented Generation (RAG)? Ein Überblick für AI-Agenten“.
RAG-Systeme und klassische QA-Systeme im Aufbau und der Architektur
Klassische QA-Systeme basieren meist auf traditionellen Information-Retrieval-Methoden ohne integrierte Antwortgenerierung. Sie analysieren eingehende Fragen und suchen passende Antworten in vordefinierten Datenbanken oder durch Musterabgleich.
Im Gegensatz dazu kombinieren RAG-Systeme die Suche nach relevanten Dokumenten mit der Antwortgenerierung durch Large Language Models (LLMs). Dieses hybride Modell ermöglicht es, nicht nur vorhandene Daten abzurufen, sondern daraus auch neue, kontextuell passende Antworten zu generieren, was insbesondere bei komplexeren Fragestellungen von Vorteil ist[1][4].
Funktionsweise von RAG-Systemen im Vergleich zu klassischen QA-Systemen
Klassische QA-Systeme ziehen ihre Antworten direkt aus bestehenden Datenbanken oder setzen auf Pattern-Matching-Algorithmen. Das ist besonders effizient bei einfachen oder klar umrissenen Fragen.
RAG-Systeme hingegen nutzen vorhandene Retrieval-Techniken, um relevante Dokumente aus großen Datenbeständen zu identifizieren. Anschließend erzeugen sie mithilfe von LLMs Antworten, die auf den abgerufenen Dokumenten basieren. Diese Vorgehensweise erlaubt es, auch komplexe und mehrstufige Fragen („multi-hop“) zu beantworten, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren[1][4].
Typische Einsatzgebiete von RAG- und klassischen QA-Systemen
Klassische QA-Systeme finden häufig Anwendung in Situationen mit einfachen Abfragen, etwa in Chatbots oder FAQ-Systemen, die kurze und eindeutige Antworten liefern sollen.
RAG-Systeme zeichnen sich besonders in anspruchsvollen Bereichen aus, die erhebliche Recherchearbeit erfordern. Dazu zählen juristische Fachgebiete oder die akademische Forschung, wo komplexe Fragestellungen verschiedene Informationsquellen benötigen und präzise Antworten gefordert sind[4].
Vor- und Nachteile von RAG- und klassischen QA-Systemen
Klassische QA-Systeme
- Vorteile: Einfache Implementierung, geringe Anforderungen an Rechenressourcen.
- Nachteile: Eingeschränkte Fähigkeit bei komplexen oder kontextabhängigen Fragen, fehlender Zugriff auf aktuelle Informationen.
RAG-Systeme
- Vorteile: Kombination von Retrieval und Generierung ermöglicht präzise und aktuelle Antworten selbst bei komplexen Fragen.
- Nachteile: Hoher Rechenaufwand und Herausforderungen bei der Validierung der generierten Antworten.
Effizienz von RAG- gegenüber klassischen QA-Systemen
Klassische QA-Systeme zeichnen sich durch schnellere Antwortzeiten aus, da sie direkt auf vorliegende Daten zugreifen. Dies macht sie für einfache Anwendungen sehr attraktiv.
RAG-Systeme benötigen aufgrund der mehrstufigen Informationsverarbeitung und der Textgenerierung mehr Zeit. Dennoch bieten sie kontextgenaue und qualitativ hochwertigere Antworten, was insbesondere in komplexen Anwendungsszenarien den zusätzlichen Aufwand rechtfertigt.
Häufige Fragen zu RAG- und klassischen QA-Systemen
Was bedeutet Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG bezeichnet eine Methode, bei der relevante Dokumente zuerst aus einer Datenbasis abgerufen und dann Antworten mithilfe von großen Sprachmodellen generiert werden.
Wann sollte ich ein klassisches QA-System verwenden?
Bei einfachen Fragen mit klaren Antworten oder wenn geringe Rechenressourcen zur Verfügung stehen, sind klassische QA-Systeme meist ausreichend.
Welche Vorteile bietet ein RAG-System gegenüber klassischen QA-Systemen?
RAG-Kombinationen ermöglichen die Beantwortung komplexer Fragen, die verschiedene Informationsquellen erfordern und dabei aktuelle Daten berücksichtigen.
Welche Nachteile haben RAG-Systeme?
Sie erfordern mehr Rechenleistung und es kann schwierig sein, die Genauigkeit der generierten Antworten sicherzustellen.
Wie lange dauert die Verarbeitung bei RAG-Systemen im Vergleich?
RAG-Systeme sind aufgrund der zusätzlichen Schritte in der Informationsbeschaffung und Textgenerierung langsamer als klassische QA-Systeme, liefern aber präzisere Ergebnisse.
Quellen:
[1]: https://docs.cloud.deepset.ai/docs/generative-question-answering
[2]: https://arxiv.org/html/2406.03592v1
Zusammenfassend bieten RAG-Systeme erhebliche Vorteile bei der Lösung komplexer Fragestellungen, während klassische QA-Systeme für einfache Anwendungen mit schnellen Antworten geeignet sind. Wenn Sie bei Automatisierungsprojekten Unterstützung benötigen oder mehr über die Integration moderner Fragebeantwortungssysteme erfahren wollen, steht Ihnen Fabian Stegmaier e.U. gern zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Beratung und effiziente Lösungen.
Dieser Beitrag wurde unter Zuhilfenahme von KI-gestützten Technologien erstellt. Sowohl Textinhalte als auch Schaubilder sind mithilfe von KI generiert und anschließend redaktionell überarbeitet worden.