Kommuniziere mit deinen Dokumenten dank GPT

Kommuniziere mit deinen Dokumenten dank GPT

Foto von Steve Johnson auf Unsplash

Dokumente sind allgegenwärtig und enthalten Informationen, die für Arbeit, Studium und Privatleben unerlässlich sind. Doch oft sind sie schwer zu lesen und zu verstehen. Hier bieten LLMs (Large Language Models) eine Lösung. In diesem Blogpost gehen wir darauf ein, wie man mit GPT-Modellen, einer Art von LLM, Dokumente zum Reden bringen kann.

Was sind eigentlich LLMs?

LLMs, oder Large Language Models, sind neuronale Netze, die auf riesige Datenmengen trainiert werden. Diese Datenmengen können Text, Code, Bilder und andere Arten von Informationen enthalten. Durch das Training auf diesen Daten lernen LLMs, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen.

Ein wichtiger Aspekt von LLMs ist, dass sie Texte in Vektoren umwandeln können. Vektoren sind mathematische Darstellungen von Wörtern und Sätzen, die es ermöglichen, diese mit anderen Vektoren zu vergleichen und zu berechnen. Dies ist wichtig für viele Aufgaben, wie z.B. die semantische Analyse von Texten, die Übersetzung von Sprachen und die Generierung von Texten.

Was hat es mit Prompt Engineering auf sich?

Prompt Engineering ist die Kunst, Eingabeaufforderungen (Prompts) für LLMs zu erstellen, die zu gewünschten Ergebnissen führen. Prompts sind kurze Textpassagen, die dem LLM als Ausgangspunkt für die Generierung von Text dienen.

Ein guter Prompt ist präzise, informativ und enthält alle Informationen, die das LLM benötigt, um den gewünschten Text zu generieren. Das Erstellen von guten Prompts erfordert Übung und Erfahrung, aber es ist eine lohnende Investition, da es die Qualität der Ergebnisse von LLMs deutlich verbessern kann.

RAG: Eigene Dokumente mit GPT verwenden

RAG (Retriever-Augmented Generator) verbindet die Stärken von LLMs und Prompt Engineering, um die Verwendung von eigenen Dokumente zu ermöglichen.

Zusammenspiel mit LLMs

LLMs wie GPT sind leistungsstarke Textgeneratoren, aber begrenzte Informationen führen oft zu Ungenauigkeiten oder irrelevanten Ausgabedaten. RAG nutzt LLMs als "Generator"-Komponente, indem es sie mit relevanten Informationen versorgt.

Zusammenspiel mit Prompt Engineering

Prompt Engineering definiert, "was" und "wie" das LLM generiert. Es handelt sich um die Anweisungen, die man vorgibt. RAG erweitert Prompt Engineering, indem es die Dokumente als zusätzlichen Kontext und Information nutzt. So erhält das LLM ein tieferes Verständnis und kann auf relevante Details in den Dokumenten zurückgreifen.

So funktioniert RAG

Retrieval: Basierend auf dem Prompt und ggf. weiteren Informationen sucht RAG in der Dokumentensammlung nach relevanten Dokumenten.
Generation: Das LLM erhält nun den Prompt plus die gefundenen Dokumente als Kontext. So kann es z.B.:

  • Zusammenfassungen erstellen, die nicht nur auf dem Prompt, sondern auch auf den relevanten Dokumenten basieren.
  • Fragen zu den Dokumenten beantworten, indem es den gesamten Kontext berücksichtigt.
  • Kreative Inhalte erstellen, die von den Informationen und dem Stil der gefundenen Dokumente inspiriert sind.

RAG hat mehrere Vorteile

  • Verbesserte Genauigkeit: Durch die Verwendung von relevanten Dokumenten aus einer Dokumentensammlung kann die Genauigkeit der Generierung von Text durch GPT-Modelle deutlich verbessert werden.
  • Erweiterte Anwendungsbereiche: RAG ermöglicht LLMs, Aufgaben zu erledigen, die sonst nicht möglich wären, z. B. Fragen zu spezifischen Dokumenten zu beantworten.
  • Bessere Kontrolle: Durch die Verwendung von Prompts kann die Generierung von Text durch GPT-Modelle besser kontrolliert werden.

Bei Bubble Chat haben wir die RAG-Funktionalität mit der Hilfe von Wissensdatenbanken integriert. So können Text-, Word- und PDF-Dokumente rasch und unkompliziert integriert werden. Der Chatbot weiss anschliessend sofort Bescheid über die Inhalte der Dokumente.

Fazit und Ausblick

Die Verwendung von GPT-Modellen ist sehr spannend. Aber noch spannender wird es, wenn man auch die eigenen Dokumente dazu verwenden kann und nicht nur das generelle Modell. RAG ist ein Verfahren, das dies ermöglicht und somit das Potenzial von LLMs deutlich erweitert. Es ist zu erwarten, dass die Verwendung von LLMs und RAG in Zukunft noch weiter zunehmen wird. Dies liegt daran, dass diese Technologien sehr vielseitig sind und für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden können.

Markus Tanner

Fragen?
Melden Sie sich bei Markus.

Möchten Sie mehr über Chatbots erfahren?

Dann nehmen Sie mit uns Kontakt auf und folgen Sie uns auf LinkedIn.