Einstieg in RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist die Architektur hinter den meisten modernen KI-Assistenten, die Fragen zu spezifischen Dokumenten oder proprietären Daten beantworten müssen.

Was RAG löst

Große Sprachmodelle haben einen Wissensschnitt und keinen Zugriff auf Ihre privaten Daten. RAG überbrückt diese Lücke, indem relevante Dokumentenabschnitte zur Abfragezeit abgerufen und in das Kontextfenster des Modells eingefügt werden.

Produktionsaspekte

In einem produktiven RAG-System gibt es wichtige Herausforderungen: Chunk-Größe, Embedding-Modellauswahl und Halluzinationserkennung spielen alle eine entscheidende Rolle.

Bei JadayLix Studio entwickeln wir RAG-Systeme mit LangChain, pgvector oder Pinecone und OpenAI oder Open-Source-Modellen — je nach Datenschutzanforderungen.