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RAG / LLMs

Seit 2020Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation — das Architekturmuster für wissensbasierte KI-Systeme.

Überblick

RAG ist meine Standard-Architektur für KI mit akkuratem Wissen. End-to-End-Pipelines — Dokumenten-Ingestion, Chunking, Embedding-Generierung, Vektor-Speicher, Retrieval mit Reranking, kontextbewusste Generierung.

Einsatzgebiete

  • Wissensbasierte Chatbots
  • Dokument-Q&A
  • interne Wissensbasis
  • Kundensupport-KI

Vorteile

  • Reduziert Halluzinationen
  • nutzt echte Daten
  • kein Fine-Tuning nötig
  • funktioniert mit jedem LLM

Überlegungen

  • Retrieval-Qualität hängt von Chunking/Embedding ab
  • Latenz durch Retrieval
  • braucht Vektor-DB

Funktioniert hervorragend mit

LangChainOpenAIPineconeChromaDBpgvectorPythonOllama

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