Weißt du, was RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Ansatz im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache, der generative Modelle (z.B. Sprachmodelle) mit einem Mechanismus zur Suche und Extraktion relevanter Informationen aus externen Datenquellen kombiniert.

Die Idee ist, dass das System anstelle der vollständigen Abhängigkeit von im Modell eingebettetem Wissen zunächst relevante Dokumente oder Fakten in einer Datenbank sucht und diese Informationen dann nutzt, um eine genauere und fundiertere Antwort zu generieren.

Anwendungsbeispiel:

• Frage-Antwort-Systeme, bei denen das Modell zunächst passende Texte aus einer Wissensdatenbank extrahiert und dann auf deren Grundlage eine Antwort formuliert.

Dies verbessert die Qualität und Aktualität der Antworten, insbesondere wenn die Wissensdatenbank regelmäßig aktualisiert wird.