KI-Glossar
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG beantwortet eine Frage, indem es zuerst passende Abschnitte in Ihren eigenen Dokumenten sucht und sie dann einem Sprachmodell gibt, das daraus antwortet.
Ein RAG-System hat zwei Hälften. Die Suche findet die wenigen Abschnitte, die wahrscheinlich die Antwort enthalten; die Generierung legt sie in den Prompt und bittet das Modell, daraus zu antworten und sie zu zitieren.
So kann ein Modell über Dokumente antworten, die es im Training nie gesehen hat, etwa die Richtlinie dieser Woche, ohne dass das Modell geändert wird. Antworten aktualisieren heißt Dokumente aktualisieren.
Die meisten Fehler sind Suchfehler: Der richtige Abschnitt wurde nie gefunden, und das Modell hat aus dem Nichts geantwortet. Messen Sie die Suche, bevor Sie am Prompt feilen.
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