Fraunhofer Society
Forschung / Öffentlicher Sektor · 2024
Private RAG-Pipeline für Forschungswissen
Wirkte am Aufbau einer privaten Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline mit, die öffentliche Daten von Fraunhofer nutzt, um die Antwortgenauigkeit von KI und die Zugänglichkeit von Wissen zu verbessern.
Kontext
Ausgangspunkt und Rahmenbedingungen
Forschungseinrichtungen erzeugen enorme Mengen an Publikationen, technischen Berichten und Projektdokumentation. Dieses Wissen durchsuchbar, verlässlich und zugänglich zu machen, ist eine anhaltende Herausforderung.
Herausforderung
Zentrale Einschränkung, die es zu lösen galt
Aufbau eines RAG-Systems, das Genauigkeit und Sicherheit gewährleistet (resistent gegen Halluzinationen und Prompt-Injection), verschiedenste Dokumenttypen verarbeitet und sicherstellt, dass Antworten auf verifiziertem institutionellem Wissen beruhen.
Lösung
Konzeptions- und Umsetzungsansatz
Leitete Verbesserungen bei Datenerfassung und -bereinigung, Retrieval-Prozessen und Guardrail-Design. Wandte Prompt-Engineering-Techniken an, um faktische Fundierung durchzusetzen, Halluzinationen zu reduzieren und die Robustheit gegen Prompt-Angriffe zu stärken — für ein verlässliches und sicheres KI-gestütztes Wissensmanagement.
Ergebnis
Messbare Wirkung und erzieltes Ergebnis
Verbesserte die Antwortgenauigkeit und senkte die Halluzinationsrate. Etablierte Sicherheitsmuster für KI-Systeme im Umgang mit sensiblen Forschungsdaten, einschließlich Schutzmaßnahmen gegen Prompt-Injection-Angriffe.
Wichtigste Erkenntnis
“RAG-Qualität entsteht vor allem durch Datenaufbereitung, nicht durch Modell-Feintuning. Bessere Erfassung und Chunking verbesserten die Genauigkeit am stärksten, und Sicherheits-Guardrails mussten von Anfang an eingebaut sein.”
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