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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: Reranking
Drei Gründe, warum RAG-Systeme in der Praxis versagen: fragmentierter Kontext, Abweichungen und Fehlnutzung.
Drei Gründe, warum RAG in der Produktion versagt: fragmentierter Kontext durch Chunking, Abweichungen im Laufe des Wachstums der Wissensdatenbank sowie Fehlgebrauch trotz guter Suche – mit Lösungen auf Ebene der Schichten.
11 Min. LesezeitNeubewertung in RAG: Cross-Encoder gegen LLM-Bewerter und ihre Latenzzeit
Wie ein zweistufiger Neurangier die Reihenfolge der Kandidaten in RAG korrigiert, mit Vergleichen von Cross-Encodern und LLM-Bewertern, Latenzkosten, Ausfallmöglichkeiten sowie Möglichkeiten ihrer Bewertung.
14 Min. LesezeitFortgeschrittene RAG-Technologien in Milvus: Hybridsuche, HyDE, Abfragen umschreiben und Reranking.
Erstellen Sie schrittweise einen Milvus RAG-Pipeline: dichte und BM25-Vektoren, RRF-Hybridsuche, Metadatenfilter, Abfragen umschreiben, HyDE, Dekomposition und Cross-Encoder-Reranking.
18 Min. LesezeitDebugging von RAG-Auswertungsmethoden: Recall@K, BM25, hybride Fusion sowie Neubewertung
Ein kleines Experiment mit einem RAG-Pipeline, bei dem der richtige Chunk auf dem vierten Platz landete, um zu zeigen, wie Chunking, BM25, Rangfusion und Neuranking die Recall@3-Werte sowie den MRR verändern.
11 Min. LesezeitVom Naiven Ansatz zur produktiven RAG-Anwendung bei SEC-10-K-Meldungen: Teilbereichserstellung und hybride Suche.
Warum ein Standard-RAG-Workflow bei 300-seitigen 10-K-Berichten versagte und die Lösungen: sektionsspezifische Teilbereiche, hybride Suche, erneutes Rangieren mit Cross-Encoder sowie Validierung und Verwendung von Metadaten.
8 Min. LesezeitWarum Reranking der günstigste große Vorteil in einem RAG-Pipeline ist
50 Einträge abrufen und neu rangieren auf die 5 besten: Wie das Cross-Encoder-Reranking die Reihenfolge in einem RAG-Pipeline-System verbessert, welche Vorteile und Verzögerungen zu erwarten sind, wann man darauf verzichten sollte und was man tatsächlich bereitstellen muss.
8 Min. LesezeitWarum RAG immer noch falsche Antworten liefert: Hybrider Suchalgorithmus, Reranking und Recall@K
Saubere Datenblöcke garantieren keine guten Antworten. Sehen Sie, wo die Vektorabrufung versagt und wie Fusion, ein Cross-Encoder-Reranker, HyDE sowie die Recall@K-Messung dies beheben.
6 Min. LesezeitHybride Suche für RAG: BM25, Rank Fusion und Reranking schlagen Vektoren.
Reine Vektorabfragen übersehen genaue Begriffe. BM25 in Kombination mit Embeddings, Reciprocal Rank Fusion sowie ein Cross-Encoder-Reranker brachten diese RAG-Lösung auf eine Treffgenauigkeit von 91 %.
6 Min. LesezeitZehn Fehler bei der stummen Informationsabrufung in produktiven RAG-Systemen und wie jeder dieser Fehler behoben wird.
Vom Chunk-Größe- und Überschneidungsprinzip bis hin zu hybriden Suchverfahren, RRF, Neubewertung, Auswahl von Embedding-Modellen und Bewertungsmethoden: zehn Fehler bei der Informationsabrufung, die zu falschen RAG-Antworten führen, und deren Lösungen.
16 Min. Lesezeit
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