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Architektur
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technik, die ein LLM mit Ihren eigenen Daten verbindet, um präzisere Antworten zu liefern.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Architektur, die LLMs verbessert, indem sie vor der Antwort eine externe Wissensbasis konsultieren können. Anstatt sich nur auf das zu verlassen, was das Modell während des Trainings 'gelernt' hat, sucht RAG nach Daten in PDFs, Datenbanken oder im Web und verwendet diese aktuellen und verifizierten Informationen, um die Antwort zu formulieren.
Beispiele
- Ein interner Chatbot, der HR-Fragen basierend auf dem Unternehmenshandbuch beantwortet.
- Ein Rechtsassistent, der eine spezifische Rechtsprechung in einer privaten Datenbank konsultiert, bevor er eine Empfehlung ausspricht.
Anwendungsfälle
- Interne Unternehmenssuche.
- Kundensupport basierend auf spezifischer technischer Dokumentation.
- Akademische Rechercheassistenten.
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