Lernen
RAG
Erklärung von RAG in klarer Sprache, mit verwandten Katalogseiten.
Definition
Retrieval-augmented generation (RAG) ist ein Muster, bei dem ein Modell mit Dokumenten antwortet, die zur Anfragezeit abgerufen werden, statt sich nur auf die beim Training gelernten Gewichte zu stützen.
So funktioniert es
Eine Anfrage wird eingebettet, ähnliche Chunks werden aus einem Vektorindex oder Suchsystem abgerufen und dem Modell als Kontext übergeben. Die Qualität hängt vom Chunking, vom Retrieval und davon ab, wie treu das Modell diesen Kontext zitiert.
Wo es vorkommt
- Interne Wissensassistenten
- Kundensupport über ein Helpcenter
- Forschungsfragen über Fachartikel