Zusammenfassung
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Die abrufende augmentierte Generation (RAG) kombiniert die Suche mit generativer KI, um Antworten zu erzeugen, die in relevanten Informationen geerdet sind. In diesem Modul haben Sie gelernt, wie eine Indizierungspipeline Quellinhalte vorbereitet, indem Sie ihn bereinigen, in Blöcke unterteilen, Einbettungen erstellen und in einem durchsuchbaren Index speichern. Anschließend haben Sie untersucht, wie eine RAG-Anwendung relevante Blöcke abruft, sie zu einer Eingabeaufforderung hinzufügt und ein Sprachmodell verwendet, um eine Antwort mit unterstützenden Quellen zu generieren.
Sie haben auch gelernt, dass die RAG-Qualität von der gesamten Pipeline abhängt. Effektive Lösungen bewerten den Abruf und die Generierung separat, schützen den Zugriff auf Quellinhalte, halten Indizes auf dem aktuellen Stand und ausgleichen die Antwortqualität mit Latenz und Kosten.
Weitere Informationen zu den in diesem Modul erläuterten Konzepten erhalten Sie in den folgenden Ressourcen: