Advanced RAG Patterns — Von Naive RAG zu Produktionsqualität

Wir stellen Advanced RAG Patterns vor, die die Produktionsqualität von Retrieval-Augmented Generation auf ein neues Niveau heben.

Naive RAG reicht nicht aus. Manchmal liefert es irrelevanten Kontext, manchmal halluziniert es. Für die Produktion brauchen Sie fortgeschrittene Techniken.

Probleme mit Naive RAG¶

• Semantische Lücke: Anfrage und Dokument sind möglicherweise nicht semantisch ähnlich
• Lost in the Middle: LLMs ignorieren Kontext in der Mitte
• Multi-Hop-Abfragen: Erfordern Verkettung

Query-Transformation¶

Query Expansion: 3–5 Abfragevarianten. Query Decomposition: komplexe Abfragen in Unterabfragen zerlegen.

Hybrid Search + Reranking¶

Vektor + BM25 (Reciprocal Rank Fusion). Cross-Encoder-Reranking: Top-50 abrufen, auf Top-5 reranken.

Chunking-Strategien¶

• Semantic Chunking: Grenzen basierend auf semantischen Wechseln
• Parent-Child Chunks: Child abrufen, Kontext vom Parent
• Metadata Enrichment: Quelle, Datum, Kategorie

RAG ist ein Spektrum, kein binärer Zustand¶

Investieren Sie in Evaluation (RAGAS) — ohne Metriken wissen Sie nicht, was verbessert werden muss.