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Tag: Vector Database
Kartierung von RAG: Pipelineschritte, Kernkomponenten und das Variantenlandschaft
Verstehen Sie, wie Retrieval-augmented Generation von Anfang bis Ende funktioniert, welche Komponenten ein RAG-System benötigt und wie die vielen verschiedenen RAG-Varianten in einem Gesamtbild zusammenpassen.
12 Min. LesezeitEntwurf eines Grounded RAG-Pipelines: Aufteilen in Blöcke, Filtern und Streaming.
Eine Übersicht über eine auf Grounded RAG basierende Architektur: strukturbewusstes Aufteilen in Blöcke, token-sicheres Trennen, dreistufiges Filtern bei der Informationsbeschaffung, Wiederzusammenführung von Blöcken, Prompt-Design und Streaming.
17 Min. LesezeitWarum Production RAG über dedizierte Vektordatenbanken hinausgeht
Es wird untersucht, warum eigenständige Vektordatenbanken in produktiven RAG-Systemen an Bedeutung verlieren und wie hybride Suchverfahren, Filterfunktionen sowie vereinigte Datenschichten die Architektur neu gestalten.
14 Min. LesezeitRAG gegen Agentic RAG gegen Graph RAG: Die richtige Sucharchitektur auswählen
Erfahren Sie, warum das naive RAG bei mehrstufigen Fragen und strukturierten Daten versagt, und wie agierende Schleifen sowie graphbasierte Abrufverfahren jeweils unterschiedliche Schwächen beheben.
7 Min. LesezeitErklärung von Vektor-Datenbanken: Wie Maschinen nach Bedeutung suchen
Wie eine Vektordatenbank Text in Embeddings umwandelt, damit eine semantische Suche Ergebnisse nach Bedeutung finden kann, und wie sie sich von einer herkömmlichen Tabellen- und Indexdatenbank unterscheidet.
7 Min. LesezeitErklärung zu RAG: Wie KI-Systeme nach Bedarf aktuelles Wissen abrufen
Wie die retrieval-augmented Generation funktioniert – von der Aufteilung in Blöcke und Embeddings über eine Vektordatenbank bis hin zur semantischen Suche – damit Modelle ohne Neutraining gute Antworten liefern können.
13 Min. Lesezeit
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