RAG-Modelle verstehen: LLMs mit realem Wissen verankern
Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 oder Gemini sind unglaublich leistungsfähig, haben aber einige kritische Schwachstellen: Sie halluzinieren, sie kennen keine Informationen nach dem Ende ihres Trainingszeitraums und sie haben keinen Zugriff auf Ihre privaten Domaindaten.
Um diese Einschränkungen zu lösen, verwenden Entwickler Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG ist ein Framework, das relevante Informationen aus einer externen Datenbank abruft und sie dem LLM zur Verfügung stellt, um genaue, kontextbezogene Antworten zu generieren.
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