Einführung in Konzepte der abrufgestützten Datengenerierung

  • Modul
  • 8 Einheiten
Anfänger
KI-Techniker
Entwickler
Lösungsarchitekt
Student
Microsoft Foundry

Retrieval-augmented generation (RAG) hilft generativen KI-Anwendungen dabei, Antworten zu generieren, die auf relevanten Informationen basieren. In diesem Modul erkunden Sie, wie eine RAG-Lösung Daten aufbereitet, abruft und verwendet, um Antworten zu generieren.

Lernziele

Nach Abschluss dieses Moduls verfügen Sie über folgende Fertigkeiten:

  • Erläutern Sie den Zweck und die Vorteile von Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • Beschreiben, wie Daten für den Abruf vorbereitet werden.
  • Beschreiben, wie eine RAG-Lösung relevante Informationen abruft und verwendet, um eine geerdete Antwort zu generieren.
  • Identifizieren Sie Überlegungen zur Bewertung und Verbesserung einer RAG-Lösung.

Voraussetzungen

Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

  • Vertrautheit mit generativen KI-Konzepten und Terminologie.
  • Ein grundlegendes Verständnis von großen Sprachmodellen (LLMs) und Prompts.
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