Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort relevante Dokumente abruft, um faktenbasierte Ausgaben zu erzeugen.
RAG kombiniert ein Retrieval-System (Suche in einer Wissensbasis) mit einem generativen Sprachmodell. Das Modell formuliert seine Antwort auf Basis der abgerufenen Dokumente, was Halluzinationen reduziert und Unternehmenswissen nutzbar macht.
Verwandte Begriffe
- MLOps – Praktiken und Werkzeuge, um Machine-Learning-Modelle zuverlässig in Produktion zu bringen und zu betreiben.