Lokaler Abrufer
Ein Local Retriever ist eine Komponente innerhalb eines KI- oder Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems, die für die Beschaffung relevanter, spezifischer Informationen aus einer lokalisierten, vordefinierten Wissensbasis oder einem Datensatz verantwortlich ist. Im Gegensatz zu globalen Suchmaschinen, die das gesamte Web indizieren, konzentriert sich ein Local Retriever auf einen eingeschränkten, proprietären oder On-Premise-Datenumgebung.
Bei Unternehmens-KI-Anwendungen sind Datenschutz und Relevanz von größter Bedeutung. Ein Local Retriever stellt sicher, dass das KI-Modell auf der spezifischen, aktuellen Dokumentation, den internen Richtlinien oder den proprietären Datenbanken der Organisation basiert. Dies reduziert Halluzinationen drastisch und stellt sicher, dass die Antworten den internen Standards nach sachlich korrekt sind.
Der Prozess umfasst typischerweise mehrere Schritte. Zuerst werden die lokalen Daten indiziert, oft mithilfe von Vektor-Embeddings, wodurch ein durchsuchbarer Index erstellt wird. Wenn ein Benutzer eine Abfrage eingibt, wandelt der Local Retriever diese Abfrage in einen Vektor um. Anschließend führt er eine Ähnlichkeitssuche im lokalen Vektorindex durch, um die semantisch am engsten verwandten Textabschnitte zu identifizieren. Diese abgerufenen Abschnitte werden dann als Kontext für die Generierung der endgültigen Antwort an das Sprachmodell (LLM) übergeben.
Dieses Konzept steht in enger Beziehung zu Vektordatenbanken, Embedding-Modellen und dem breiteren Framework der Retrieval-Augmented Generation (RAG), wobei der Retriever eine kritische vorgelagerte Komponente ist.
