Vorhersagbare Schwachstellen bei RAG-Retrieval: Wann Embeddings versagen
Der Artikel aus der Serie „Enterprise Document Intelligence" untersucht systematisch, warum Embedding-basiertes Retrieval in RAG-Pipelines in bestimmten, vorhersehbaren Szenarien versagt. Während Vector-Suche bei semantisch ähnlichen Formulierungen und Synonymen stark ist, hat sie strukturelle Blindstellen: Negationen (z. B. „nicht zugelassen für X") werden semantisch oft ähnlich zu positiven Aussagen eingestuft. Exakte Bezeichner wie Vertragsnummern, Produktcodes oder interne IDs liegen außerhalb des semantischen Raums und können nicht zuverlässig abgerufen werden. Unternehmensspezifische Akronyme, die im Vortraining des Embedding-Modells nicht vorkamen, führen zu fehlerhaften Matches oder Missses. Die Konsequenz ist ein „silent failure" – das System gibt eine Antwort zurück, ohne zu signalisieren, dass das relevante Dokument gar nicht gefunden wurde. Als Gegenmaßnahmen werden ergänzende Ansätze diskutiert, darunter BM25-basierte Keyword-Suche, hybride Retrieval-Strategien und query-seitige Vorverarbeitung. Der Artikel richtet sich explizit an Entwickler, die RAG für produktive Enterprise-Szenarien einsetzen.
- Vector-Suche versagt bei Negationen, da negierte und positive Aussagen semantisch ähnliche Embeddings erzeugen können.
- Exakte Bezeichner (IDs, Vertragsnummern, Codes) entziehen sich dem semantischen Vektorraum und erfordern lexikalische Suche.
- Unternehmensinterne Akronyme sind im Vortraining der meisten Embedding-Modelle nicht enthalten und führen zu stillen Fehlern.
- Hybride Retrieval-Ansätze (z. B. BM25 + Embeddings) werden als praxisnahe Lösung für Enterprise-Dokumente empfohlen.
- Der Beitrag ist Teil der Serie 'Enterprise Document Intelligence', die sich an Entwickler produktiver RAG-Systeme richtet.
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