Retrieval Augmented Generation (RAG) hat sich als leistungsstarke Methode etabliert, um die Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Antworten zu verbessern. Zwei wichtige Technologien, die dabei zum Einsatz kommen, sind Vektordatenbanken und Knowledge Graphen. In diesem Artikel vergleichen wir diese beiden Ansätze und beleuchten ihre Vor- und Nachteile im Kontext von RAG-Systemen.
Vektordatenbanken
Vektordatenbanken speichern Daten als hochdimensionale numerische Vektoren, die die Bedeutung oder den Inhalt von Informationen repräsentieren.
| Vorteile | Nachteile |
| Effiziente Ähnlichkeitssuche | Begrenzte Fähigkeit, komplexe Beziehungen darzustellen |
| Gut geeignet für unstrukturierte Daten | Schemaänderungen können aufwändig sein |
| Skalierbar bei großen Datenmengen |
Knowledge Graphen
Knowledge Graphen stellen Informationen als Netzwerk von Entitäten (Knoten) und deren Beziehungen (Kanten) dar.
| Vorteile | Nachteile |
| Explizite Darstellung von Beziehungen und Kontext | Komplexere Implementierung |
| Unterstützung für Schlussfolgerungen | Kann bei sehr großen Graphen Leistungsprobleme haben |
| Flexibel bei Schemaänderungen |
Vergleich für RAG-Systeme
| Aspekt | Vektordatenbanken | Knowledge Graphen |
|---|---|---|
| Datenrepräsentation | Punkte in mehrdimensionalem Raum | Netzwerk aus Knoten und Kanten |
| Abfrage und Abruf | Ähnlichkeitssuche | Navigation durch Beziehungen |
| Skalierbarkeit | Gut bei großen Datensätzen | Flexibel, aber komplex bei großen Netzwerken |
| Kontextverständnis | Begrenzt | Sehr gut durch explizite Beziehungen |
| Implementierungskomplexität | Relativ einfach | Höher |
Entscheidungskriterien
Die Wahl zwischen Vektordatenbanken und Knowledge Graphen hängt von verschiedenen Faktoren ab:
- Art der Daten (strukturiert vs. unstrukturiert)
- Bedeutung von Beziehungen zwischen Datenpunkten
- Notwendigkeit der Nachverfolgbarkeit von Entscheidungen
- Komplexität der Abfragen
Für einfachere Anwendungsfälle und den Einstieg in RAG sind Vektordatenbanken oft die bessere Wahl. Bei komplexen Domänen mit vielen Beziehungen können Knowledge Graphen jedoch vorteilhaft sein.
Sonstige Wissensquellen für RAG
Neben Vektordatenbanken und Knowledge Graphen gibt es weitere Wissensquellen, die in RAG-Systemen eingesetzt werden können:
Relationale Datenbanken
- Strukturierte Datenspeicherung
- Gut für tabellarische Daten und komplexe Abfragen
Dokumentendatenbanken
- Flexibel bei der Speicherung unstrukturierter Daten
- Einfache Integration von Textdokumenten
APIs und Webservices
- Zugriff auf externe, aktuelle Informationen
- Ermöglichen die Integration von Echtzeitdaten
Dateibasierte Systeme
- Einfache Implementierung für kleinere Projekte
- Gut für statische Informationen
Die Wahl der Wissensquelle hängt von den spezifischen Anforderungen des RAG-Systems ab. Oft werden auch Kombinationen verschiedener Quellen eingesetzt, um die Vorteile jeder Technologie optimal zu nutzen.
Unabhängig von der gewählten Wissensquelle ist es wichtig, dass RAG-Systeme die Daten effizient abrufen, aktuell halten und in den Generierungsprozess integrieren können, um präzise und kontextbezogene Antworten zu liefern.
