Workshop: Generative KI und Retrieval Augmented Generation (RAG)

Neue Impulse für Forschung und Lehre

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<p>An Universitäten wird derzeit intensiv diskutiert, welche Möglichkeiten der Einsatz generativer KI für Forschung und Lehre bietet. Während viele existierende Tools und Anwendungsszenarien auf eine Optimierung der Ergebnisse durch verbessertes Prompting abzielen, stellt sich für den akademischen Betrieb eine grundlegendere Frage: Wie lässt sich die Wissensbasis von KI-Modellen für wissenschaftliche Zwecke optimieren? Retrieval Augmented Generation (RAG) bietet hier aktuell die einzige praktikable Lösung, um generative KI mit relevanten wissenschaftlichen Daten anzureichern, ohne ein Modell neu trainieren oder feinabstimmen zu müssen. Dabei werden externe Datenquellen – beispielsweise digitale Textcorpora oder spezialisierte Datenbanken – bei jeder Abfrage gezielt durchsucht und die relevanten Inhalte in den Generierungsprozess der KI integriert. RAG verbindet so aktuelle KI-Technologien mit einem präzisen Wissensmanagement und eröffnet damit neue Möglichkeiten für Forschung und Lehre. </p><p> Im Workshop nähern wir uns gemeinsam Einsatzmöglichkeiten und diskutieren, wie RAG-Pipelines gezielt eingesetzt werden können, um komplexe Fragestellungen – speziell im geisteswissenschaftlichen Kontext – zu bearbeiten, umfangreiche Datenquellen effizient zu erschließen und maßgeschneiderte Lerninhalte zu entwickeln. <p/><p> Der Workshop gibt in Kooperation mit Mitarbeitenden des Projekts „Incub.AI“ des REACH im ersten Teil einen Überblick über die Potenziale von RAG für KI-unterstützte Forschung und Lehre, bevor im zweiten Teil mögliche konkrete Projekte diskutiert werden. Eingeladen sind alle interessierten Forschenden und Lehrenden, die sich über RAG informieren möchten, sowie Kolleginnen und Kollegen, die über schwer auswertbare Corpora verfügen und nach neuen digitalen Bearbeitungsmöglichkeiten suchen. Technisches Vorwissen wird nicht vorausgesetzt.</p>