Fortgeschrittene RAG-Techniken: Schnelle Suche und Nachrangigkeit

Bei der Entwicklung skalierbarer Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme stellt die Geschwindigkeit der Dokumentenretrieval-Phase eine zentrale Herausforderung dar. Während bei kleinen Wissensbasen mit wenigen Tausend Dokumenten eine exakte Vektor-Suche ausreichend schnell ist, wird diese bei großen Datensätzen – etwa in E-Commerce-Katalogen, Forschungsarchiven oder Unternehmenswissensgraphen mit Millionen oder gar Milliarden Einträgen – zunehmend unpraktikabel. Hier greift Approximate Nearest Neighbors (ANN), eine Klasse von Algorithmen wie FAISS oder HNSW, die Vektoren in strukturierten Indexen wie Bäumen oder Graphen speichern. Statt alle Vektoren zu vergleichen, navigieren diese Algorithmen effizient durch den Index, um „nahe genug“ liegende Kandidaten zu finden. Obwohl dies zu einer geringfügigen Genauigkeitsreduktion führt – typischerweise unter 1 % –, erzielen sie Geschwindigkeitssteigerungen von bis zu 1000-fach, was für Echtzeitanwendungen unerlässlich ist. Trotz der schnellen Retrieval-Geschwindigkeit durch ANN kann die Reihenfolge der top-k Ergebnisse noch nicht optimal sein. Die initialen Kandidaten sind zwar relevant, aber nicht notwendigerweise in der bestmöglichen Reihenfolge sortiert. Um dies zu verbessern, folgt der zweite Schritt: Reranking. Dabei wird ein leistungsfähigeres Modell – meist ein Cross-Encoder oder ein großer Sprachmodell – eingesetzt, um die vorläufigen Ergebnisse erneut zu bewerten und neu zu sortieren. Dieser zweite Bewertungsschritt hebt die Qualität der Retrieval-Ergebnisse signifikant an, indem er die kontextuell am besten passenden Dokumente nach oben reiht. In einem E-Commerce-Szenario, bei dem nach „leichter Laufschuh“ gesucht wird, könnte ANN zwar 50 passende Produkte finden, doch erst der Reranker würde die spezifisch für Marathonläufe optimierten Modelle gegenüber allgemeinen Sneakern priorisieren. Der integrierte Ansatz aus ANN und Reranking kombiniert die Vorteile beider Technologien: extrem schnelle Suche bei gleichzeitig hoher Genauigkeit im finalen Ergebnis. In der Praxis wird dies durch einen klaren Ablauf realisiert: Zunächst werden die Dokumente mit einem Embedding-Modell wie all-MiniLM-L6-v2 in Vektoren umgewandelt. Diese werden in einem ANN-Index wie FAISS gespeichert, wobei die Vektoren als float32-Daten gespeichert werden, um Speicher- und Rechenkosten zu minimieren. Anschließend erfolgt bei einer Abfrage die schnelle Suche nach ähnlichen Vektoren im Index, gefolgt von einem Reranking-Schritt mit einem präziseren Modell, das die Relevanz der Kandidaten neu bewertet. Industrieexperten betonen, dass die Kombination aus ANN und Reranking heute zur Standardpraxis in produktiven RAG-Architekturen gehört, insbesondere in Unternehmen, die hohe Skalierbarkeit und Antwortqualität erfordern. FAISS von Meta und HNSW sind dabei etablierte Open-Source-Lösungen, die in vielen Cloud- und On-Premise-Systemen eingesetzt werden. Unternehmen wie Amazon, Microsoft und Google nutzen ähnliche Ansätze in ihren Such- und Assistenten-Systemen. Die Implementierung erfordert jedoch Sorgfalt bei der Auswahl der Embedding-Modelle, der Index-Parameter und der Reranker-Modelle, um das optimale Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Speicherbedarf und Genauigkeit zu finden.