Retrieval Augmented Generation (RAG )
RAG (Retrieval Augmented Generation) ist ein Ansatz aus der Künstlichen Intelligenz, der Informationen aus großen Datenquellen abruft (Retrieval), um dann eine präzisere Antwort zu generieren (Generation). RAG kombiniert große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) mit spezifischen Datenquellen. Zuerst durchsucht ein Modell relevante Daten, um Informationen für eine Anfrage zusammenzustellen. Anschließend erstellt ein generatives Modell auf dieser Basis eine passende Antwort. RAG verbessert die Genauigkeit und Informationsvielfalt, besonders in Bereichen wie Wissensmanagement und Chatbots. Ein beliebtes Einsatzgebiet in Unternehmen sind der Kundenservice bzw. -support.
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