Tauche ein in RAG: Erstelle dein eigenes intelligentes Frage-Antwort-System!

In einer Welt, die von riesigen Mengen an Informationen überflutet wird, sehnen wir uns oft nach präzisen, schnellen und vor allem kontextbezogenen Antworten. Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT haben unsere Vorstellungen davon, was künstliche Intelligenz leisten kann, revolutioniert. Doch so mächtig sie auch sind, ich sehe einen entscheidenden Nachteil: Ihr Wissen ist auf die Daten beschränkt, mit denen sie trainiert wurden, und sie können manchmal "halluzinieren" – also Fakten erfinden, die nicht stimmen.

Genau hier setze ich mit dem Konzept der Retrieval Augmented Generation (RAG) an. Stell dir vor, du könntest einem leistungsstarken LLM das gesamte Wissen deines Unternehmens, deiner Dokumente oder einer spezifischen Wissensdatenbank zur Verfügung stellen, bevor es eine Frage beantwortet. Das Ergebnis? Antworten, die nicht nur flüssig und kohärent sind, sondern auch faktenbasiert, aktuell und relevant für deine spezifischen Datenquellen.

Dein persönlicher KI-Experte für "Der Prozess"

Wir werden gemeinsam ein komplettes Conversational Retrieval Augmented Generation (CRAG)-System von Grund auf entwickeln, das in der Lage ist, spezifische Fragen zu einem ganz bestimmten Werk zu beantworten: Franz Kafkas "Der Prozess".

Ja, du hast richtig gehört! Mein Ziel ist es, einen intelligenten Assistenten zu bauen, der sich ausschließlich auf die Informationen aus diesem faszinierenden Buch stützt. Das bedeutet: Wenn du das PDF von "Der Prozess" bereitstellst, wird unser System dein persönlicher Experte für Joseph K., das Gericht und die rätselhafte Welt Kafkas sein.

Ich werde über die bloße Theorie hinausgehen und tief in die praktische Implementierung eintauchen, basierend auf einer realistischen Codebasis. Du wirst lernen, wie du:

• Die Architektur eines modernen RAG-Systems verstehst: Wir zerlegen das System in seine Kernkomponenten und ich zeige dir, wie diese nahtlos zusammenarbeiten. Dabei nutzen wir MinIO als flexible Datenquelle für unser Buch-PDF und verlassen uns ausschließlich auf OpenSearch als unsere kombinierte Datenbank für Stichwort- und Vektorsuchen.

• Eine robuste Daten-Pipeline aufbaust: Von der Aufnahme deines "Der Prozess"-PDFs über das Parsen und "Chunking" bis hin zur Vektorisierung und Indizierung der Inhalte direkt in OpenSearch.

• Ein leistungsstarkes Backend mit FastAPI entwickelst: Das Gehirn des Systems, das Benutzeranfragen entgegennimmt, die relevantesten Buchabschnitte aus OpenSearch abruft und diese einem LLM (wie der OpenAI API) zur Generierung präziser Antworten zum "Prozess" zur Verfügung stellt.

• Ein einfaches, aber effektives Frontend erstellst: Damit deine Benutzer einfach mit dem System interagieren können.

• Dein System in die Cloud bringst: Ich zeige dir, wie du das gesamte System mithilfe von AWS CloudFormation und GitHub Actions (CI/CD) in Amazon Web Services (AWS) bereitstellst – für eine skalierbare und professionelle Umgebung.

• Wartung und Optimierung beherrschst: Best Practices für Sicherheit, Skalierbarkeit und die kontinuierliche Verbesserung deines RAG-Systems.

Egal, ob du ein Entwickler bist, der seine Kenntnisse im Bereich KI erweitern möchte, ein Datenwissenschaftler, der nach praktischen Implementierungen sucht, oder einfach nur neugierig, wie intelligente Frage-Antwort-Systeme funktionieren – diese Serie ist für dich gemacht!

Mach dich bereit, die Kraft von RAG zu entfesseln und deinen eigenen intelligenten KI-Experten für "Der Prozess" zu bauen.

Hier geht es zum Teil 1: Einführung in RAG und die CRAG-Architektur, wo wir die Grundlagen legen werden!