RAG
Erklären Sie, wie retrieval-augmentierte Generierung funktioniert und welche Rolle Embedding, Vektordatenbanken und Zurückweisung in der Enterprise-Wissensdatenbank Q&A spielen.
RAG ist eine abruf-augmentierte Generierung, die es großen Modellen ermöglicht, vor der Antwort nach Beweisen aus externen Quellen zu suchen, anstatt sich ausschließlich auf den Speicher zu verlassen. Hier erklären wir den grundlegenden Prozess von RAG sowie das, was Embedding, Vektordatenbanken und Reorder-Modelle jeweils in der Knowledge Base Q&A behandeln, was Teams hilft, Umwege bei Suche und Slicing zu vermeiden.
