Wie ChatGPT funktioniert: Ein Überblick über Retrieval- und Generierungsprozesse

Key Takeaway

ChatGPT wirkt in der Praxis vor allem als suchbasierter Dienst; die eigentliche Antwortgenerierung passiert erst nach einer gezielten Suche und Filterung großer Mengen Webinhalts, wobei die eigentliche KI (GPT 5.2) lediglich die finalen Formulierungen aus den gefundenen Informationen zusammenstellt.

Summary

Allgemeines Konzept

• ChatGPT ist kein „magischer Oracle“, sondern ein sehr ausgefeilter Suchmaschinen-Ansatz.
• Durch die Notwendigkeit, Antworten auf komplexe Fragen mit aktuellen, realen Daten zu stützen, erfolgt eine externe Recherche.
• Der Aufbau des Systemes ist auf Kosten‑ und Zeitoptimierung ausgelegt.

Pipeline‑Aufbau

1. Klassifizierungs‑Schritt (Sonic Classifier)
   • Minimaler, blitzschneller Klassifikator (snc-pg-sw-3cls-ev3) bestimmt die Kategorie des Nutzer‑Inputs: no_search, simple_search, complex_search.
   • Thresholds: no_search_prob > 0.2 → Direktantwort, sonst Weiterleitung an nächste Stufen.
   • Bei Timeout (≈ 10 ms) oder Fehler wird die Anfrage ebenfalls weitergeleitet.
2. Entscheidung und Suche (Thinky – alpha.sonic_thinky_v1)
   • Spezialisiertes, fine‑tuned Modell, zuständig für das Erstellen von Suchanfragen und das Filtern von Resultaten.
   • Entscheidet, ob eine Web‑Suche nötig ist, und generiert sowohl einfache Schlüsselwort‑Suchanfragen als auch semantische Suchanfragen (detaillierte Vektor‑Suche).
   • Bei complex_search_prob > 0.4 aktiviert sich ein rekursiver „Chain‑of‑Search“-Loop (mehrere Suchschritte).
   • Dauer: 100–200 ms pro Schritt (je nach Netzwerklast und Hardware).
3. Ergebnis‑Filtern und Auswahl
   • Die ersten 5 Seiten pro Abfrage werden parallel abgerufen (ca. 15 SERP‑Requests bei drei Basis‑Suchanfragen).
   • Von diesen Seiten werden Kandidaten‑Paginierungen erstellt; die daraus gewonnenen Snippets werden weiterverarbeitet.
   • Dieser Schritt dient als erste „Gatekeep“-Phase vor der finalen Antwortgenerierung.
4. Antwort‑Generierung (GPT 5.2)
   • GPT 5.2 erhält nur ein kompaktes, kuratiertes Kontext‑Set und nutzt sein umfangreiches Training, um die endgültige Antwort zu formulieren.
   • GPT wird erst am Ende eingesetzt; es ist für das eigentliche „Schreiben“ und „Kombinieren“ verantwortlich, nicht für die Recherche selbst.

Optimierung und Wettbewerb

• Der Fokus liegt auf der Optimierung der deterministischen Retrieval‑Schicht (RAG‑Layer) – das ist der Teil, den Anwender tatsächlich kontrollieren können.
• Google hat aufgrund seiner Infrastruktur einen dominanten Wettbewerbsvorteil gegenüber OpenAI; die Kosten- und Latenzoptimierung sind daher entscheidend.

Wichtige Beobachtungen

• Kleinheits‑ und Schnelligkeit: Der Klassifikator arbeitet in wenigen Millisekunden; Thinky muss jedoch mehrfach iterieren, wenn komplexe Fragen gestellt werden.
• „Semantic Search“: Durch längere, gewichtete Suchanfragen (≈ 15 Wörter) wird die Suchintention präziser abgebildet, was zu relevanteren Ergebnissen führt.
• System‑Prompts und „Thinking“‑Phasen können das Verhalten beeinflussen, sind aber hier nicht im Detail beschrieben.

Relevanz für Anwender

• Für komplexe und aktuelle Fragen muss der Nutzer verstehen, dass die Antwort erst eine iterative Suche durchläuft.
• Optimierung von Suchanfragen (z. B. semantische Anfragen statt wörtlicher) kann die Qualität der Antworten verbessern.
• Die Kontrolle über Retrieval‑Layer (z. B. mit Plattformen wie QueryBurst) ermöglicht eine bessere Abstimmung und geringere Fehleranfälligkeit.

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Welche Unterschiede gibt es zwischen GPT 5.2 und den kleineren Klassifikationsmodellen in ChatGPT?

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Quelle: https://queryburst.com/blog/how-chatgpt-works/