Was ist RAG?
Eine Technik, die die Generierung von KI-Modellen mit externen Wissensdatenbanken kombiniert, um genauere und aktuellere Antworten zu liefern.
Definition
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, die die Textgenerierungsfähigkeiten von KI-Modellen mit externen Wissensdatenbanken kombiniert, um genauere, faktischere und aktuellere Antworten zu liefern.
Zweck
RAG ermöglicht es KI-Modellen, auf spezifische, aktuelle Informationen zuzugreifen, ohne neu trainiert zu werden, wodurch Halluzinationen reduziert und die Faktentreue der generierten Antworten verbessert wird.
Funktion
RAG funktioniert in zwei Schritten: Zuerst werden relevante Dokumente oder Informationen aus einer Wissensdatenbank abgerufen, dann wird ein generatives Modell verwendet, um Antworten basierend auf den abgerufenen Informationen zu erstellen.
Beispiel
Ein Kundenservice-Chatbot nutzt RAG, um die neuesten Produktinformationen aus der Unternehmensdatenbank abzurufen und dann personalisierte Antworten auf Kundenanfragen basierend auf diesen aktuellen Daten zu generieren.
Verwandt
RAG ist eng mit Vector Databases, Embeddings, Information Retrieval, Large Language Models und Knowledge Graphs verbunden.
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