KI ist verfügbar.

Wäre es nicht toll, bei der Arbeit im Requirements Engineering einen Assistenten zu haben? Dann schauen Sie sich hier meine Implementierung an: Adaptive Retrieval Augmented Generation in Kombination mit dem Anforderungsmanagement-Tool IBM DOORS Next.

AI Assistant in Aktion

Wie kann Ihnen ein KI-Assistent bei der Systemfestlegung im Arbeitsalltag helfen? Schauen wir uns einmal an, wie das funktioniert.

Die heutigen Produkte und Systeme werden immer komplexer. Ein Assistent wäre sehr hilfreich, um Zeitdruck, hohe Qualitätsanforderungen und die Einhaltung von Industriestandards, gesetzlichen Anforderungen und Vorschriften zu bewältigen. Als Ingenieur verwende ich das Tool IBM® Engineering Requirements Management DOORS Next, um Anforderungen zu definieren.

AI Assistant searchs in Knowledge Base

Der Screenshot rechts zeigt das AMR-Anforderungsentwicklungsprojekt in IBM DOORS Next Generation. Die System Requirements Specification enthält die Anforderungen für die Entwicklung von Automatic Meter Reading (AMR). Mein KI-Assistent kann allgemeine und spezifische Projektfragen beantworten. Ich kann dem Assistenten Fragen stellen wie "What must be the requirement to meet the IEC 60529 standard for any supplementary communication between subsystem units?" Der Assistent liefert eine Antwort aus der Wissensdatenbank, die ich nach einer Überprüfung problemlos in der Spezifikation verwenden kann.

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Adaptive Retrieval Augmented Generation

Um diese Frage zu beantworten, verwende ich Adaptive Retrieval Augmented Generation (RAG). Dabei handelt es sich um eine Technik, bei der ein generatives KI-System relevante Informationen dynamisch aus externen Wissensquellen abruft, um seine Antworten zu erweitern, wobei der Abruf je nach Abfrage und Kontext angepasst wird. Dieser Ansatz gewährleistet genauere, kontextbezogen relevantere und zeitnahere Ergebnisse, indem er Abrufmechanismen mit generativen Funktionen kombiniert.

Adaptive RAG

Im Detail verwende ich in meiner Implementierung LangGraph. Adaptive RAG kombiniert die Abfrageanalyse mit der Selbstreflexions-RAG. Bei der Abfrageanalyse wertet das Modell aus, ob die Benutzerabfrage mit den im Vektorspeicher gespeicherten Daten zusammenhängt oder ob sie über eine Websuche beantwortet werden sollte. Bei Fragen, die sich auf den Index beziehen, leitet das Programm an die Selbstreflexions-RAG weiter. In verschiedenen Ketten wird eine generierte Antwort überprüft, sowie eine Prüfung auf Halluzinationen.

Wie gelangen die Daten in den Vector Store?

Der Prozess beginnt mit dem Laden der Textdaten aus verschiedenen Quellen (z. B. Dateien, Datenbanken, Websites, DOORS Next). Der geladene Text wird in kleinere, besser handhabbare Blöcke (z. B. Sätze, Absätze) zerlegt. Jeder Textblock wird dann von einem Einbettungsmodell verarbeitet. Dieses Modell wandelt den Text in eine dichte Vektordarstellung (Einbettung) um, die seine semantische Bedeutung erfasst. Schließlich werden die generierten Einbettungen in einer speziellen Vektordatenbank gespeichert. Eine solche Datenbank ist für eine effiziente Ähnlichkeitssuche basierend auf den Vektordarstellungen optimiert.

Text Loading, Splitting, Embedding and Storing

Verwendete Technologien

Die komplette Anwendung kann lokal ausgeführt werden. Ich verwende LangChain, Docling, Scrapy und OSLC zum Laden von Dokumenten, nomic-embed-text zum Einbetten und Chroma zum Speichern. Der RAG-Teil enthält LangChain, LangGraph, LangChain DuckDuckGo, LangChain Tavily und Ollama mit Llama3.2 oder alternativ granite-dense oder mistral-nemo.

Nächste Funktionalitäten

KI entwickelt sich ständig weiter. Mein Ansatz besteht darin, neue Technologien auszuprobieren und zu prüfen, ob sie zum Anwendungsfall passen, und dann die Grundlagen zu optimieren. Als nächstes steht ebenfalls das Hinzufügen von more routes und Agentic Retrieval Augmented Generation an.

Wie geht es weiter?

Möchten Sie eine solche Lösung anhand Ihrer Daten und Anwendungsfälle testen? Lassen Sie uns über die Möglichkeiten sprechen!

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Hubert Spieß
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Internet: www.hubert-spiess.de
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