Implementing the RAG flow

RAG-Workflow: Schlüsselkonzepte und Schritte

• Ziel: Implementierung des gesamten Retrieval-Augmented Generation (RAG) Prozesses mithilfe einer Vektordatenbank.

• Schritt 1: Chunking (Textzerlegung)
• Der gesamte Text (z. B. aus report. md) wird in kleinere, handhabbare Abschnitte (Chunks) zerlegt.
• Dies erfolgt typischerweise nach logischen Strukturen wie Abschnitten (chunk by section).

• Schritt 2: Embedding-Generierung
• Jeder erstellte Text-Chunk wird durch die Funktion generate embedding in eine numerische Vektordarstellung (Embedding) umgewandelt.
• Dieser Prozess erfordert eine API-Anfrage pro Chunk.

• Schritt 3: Erstellung des Vektor-Stores
• Die generierten Embeddings werden in der Vektordatenbank gespeichert.
• Wichtig: Bei der Speicherung wird das Embedding immer mit den zugehörigen Metadaten (z. B. dem Originaltext des Chunks oder einer Chunk-ID) verknüpft. Dies ist notwendig, um nach der Suche den relevanten Text abrufen zu können.

• Schritt 4: Abfrage-Embedding
• Die Benutzerfrage (Query) wird ebenfalls mithilfe der Funktion generate embedding in einen Vektor umgewandelt.

• Schritt 5: Retrieval (Suche)
• Der Abfrage-Vektor wird im Vektor-Store gesucht, um die relevantesten gespeicherten Chunks zu finden.
• Die Suche gibt die Top-N-relevantesten Chunks zurück (z. B. die zwei relevantesten).
• Die Ergebnisse umfassen den Inhalt des Dokuments und eine Distanzmetrik (z. B. Kosinus-Distanz), die die Ähnlichkeit angibt.

Takeaways

• RAG nutzt eine Vektordatenbank, um den Retrieval-Augmented Generation Prozess zu implementieren.
• Der Ausgangstext wird in kleinere, handhabbare Abschnitte (Chunks) zerlegt.
• Sowohl die Chunks als auch die Benutzerfrage werden mithilfe einer Funktion in numerische Vektordarstellungen (Embeddings) umgewandelt.
• Die Vektordatenbank speichert die Embeddings und verknüpft diese zwingend mit den zugehörigen Metadaten.
• Die Suche (Retrieval) findet die relevantesten Chunks, indem der Abfrage-Vektor die höchste Ähnlichkeit (z. B. Kosinus-Distanz) zu den gespeicherten Vektoren aufweist.