RAG4Good KI-Wissensarchiv für transparenten Verbraucherschutz bei foodwatch
foodwatch-Expertise aus über 20 Jahren sammelt sich im Datenarchiv, dieses ist aber kaum durchsuchbar - Expertise geht verloren. Mit dem RAGRAGRetrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Erweiterung von Large Language Models (LLMs). Das Prinzip von RAG ist, dass zusätzliche Informationen aus einer Wissensdatenbank in die Text-Anfrage (en: Prompt) an eine generative KI einbezogen werden. Dadurch entsteht eine Lösung, die deutlich flexibler und aktueller ist als ein reines Sprachmodell. Die beiden Phasen des RAG Systems sind: “Retrieval” (de: Abruf): Ein Modell oder Algorithmus durchsucht externe Quellen (z. B. Datenbanken, Websites, Textsammlungen), um relevante Informationen zu einer Anfrage zu finden. “Augmented Generation” (de: erweiterte Erzeugung): Ein Generatives KI Modell nutzt sowohl erlerntes Wissen als auch die abgerufenen Informationen, um eine passende Antwort oder einen Text zu verfassen.-Protoyp werden die Daten, angefangen mit Pressemitteilungen, durch…