Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG ist der Prozess der Optimierung der Ausgabe eines LLM, um auf eine bestimmte Wissensbasis zu verweisen, die möglicherweise nicht Teil seiner Trainingsdaten war, bevor eine Antwort generiert wird.

Mit anderen Worten hilft RAG dabei, die leistungsstarken Fähigkeiten von LLMs auf bestimmte Bereiche oder Wissensbasen auszudehnen, ohne dass zusätzliches Training erforderlich ist.

So funktioniert RAG:

1 - Der Benutzer schreibt eine Abfrage in der Benutzeroberfläche des LLM. Diese Abfrage wird an den Backend-Server gesendet, wo sie in eine Vektor-Darstellung umgewandelt wird.

2 - Die Abfrage wird an ein Suchsystem gesendet.

3 - Dieses Suchsystem kann auf verschiedene Wissensquellen wie PDFs, Web-Suche, Code-Basen, Dokumente, Datenbanken oder APIs zugreifen, um relevante Informationen zur Beantwortung der Abfrage abzurufen.

4 - Die abgerufenen Informationen werden an das RAG-Modell zurückgesendet.

5 - Das Modell erweitert die ursprüngliche Benutzereingabe, indem es die abgerufenen Informationen zum Kontext hinzufügt und sie an den LLM-Endpunkt sendet. Verschiedene LLM-Optionen sind Open AIs GPT, Claude Sonnet, Google Gemini und so weiter.

6 - Der LLM generiert eine Antwort auf der Grundlage des erweiterten Kontexts und liefert eine Antwort an den Benutzer.

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

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