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. Der grundlegende Prozess von RAG sowie die Rollen von Embedding, Vektordatenbanken und Reorder-Modellen in der Wissensbasis-Q&A helfen Teams, Umwege bei Suche und Slicing zu vermeiden.
