Haben Sie sich jemals gefragt, wie Notion Ask AI funktioniert?

Notion ist gerade sehr gefragt. So viele Unternehmen nutzen es.

Hier ist ein Blick in die Architektur eines realen RAG-Systems:

Notion erhält eine Frage von einem Benutzer.
Die Frage wird an einen LLM-Anbieter (OpenAI / Anthropic) weitergeleitet.

Wenn die Anfrage keine Suche im Notion-Arbeitsbereich erfordert, generiert der LLM an diesem Punkt eine Antwort und überspringt den Rest des Prozesses.
Wenn die Anfrage des Benutzers eine Suche in seinem Arbeitsbereich erfordert, generiert der LLM die relevanteste Suchanfrage für die Anfrage des Benutzers.

Die Anfrage wird an eine Vektor-Datenbank (Pinecone) weitergeleitet, die eine Liste von Seiten basierend auf ihrer Relevanz für die Anfrage identifiziert.

Für jede Seite im Notion-Arbeitsbereich wird ein Embedding mithilfe der OpenAI-Embeddings-API generiert.

Notion sendet die Anfrage – zusammen mit den von der Vektor-Datenbank identifizierten Seiten – an einen selbst gehosteten LLM, wo die Seiten auf ihre Relevanz für die Anfrage raffiniert und gerankt werden.
Die Anfrage, die raffinierte Liste von Seiten und die Seitenrangfolge werden vom LLM-Anbieter verarbeitet, um eine Antwort zu generieren, die die Anfrage des Benutzers erfüllt.
Notion verarbeitet die Ausgabe, um sicherzustellen, dass sie dem richtigen Format und der richtigen Sprache entspricht, und zeigt sie dem Benutzer an.

Bitte beachten Sie, dass die deutsche Version von Ai unterstützt wird und daher geringfügige Fehler auftreten können.

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