Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Erfolgsformel: Eigene Daten + GenAI

02. Mai, 2025 - 05:40

Der Aufbau eines generativen KI-Modells (GenAI-Modell) von Grund auf kann viele Millionen Dollar an Infrastruktur und Fachwissen sowie Monate an Bearbeitungszeit kosten. Eine praktikablere Option für die meisten Unternehmen ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Zentrale Aspekte des KI-Frameworks

Das Potenzial von Agentic RAG für KI-Anwendungen

30. August, 2024 - 05:04

Agentic RAG ist ein hochmodernes KI-Framework, das die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von generierten Inhalten durch den Einsatz intelligenter Agenten zum Abrufen, Überprüfen und Synthetisieren von Informationen verbessern soll.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Was Sie über den KI-Ansatz wissen müssen

25. März, 2024 - 05:38

So beeindruckend Large Language Models (LLMs) sind, als eigenständiges, vorab trainiertes Tool unterliegen sie klaren Grenzen. Um kontextbezogene und erklärbare Antworten zu erhalten, müssen die Sprachmodelle auf kuratiertes, domänenspezifisches Wissen zurückgreifen können. Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet dazu den momentan wohl effektivsten Ansatz.