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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: Vector Search
Verbesserung der RAG-Antworten: Eine gemessene Änderung nach der anderen
Ein workflow, der zunächst Maßnahmen ergreift, um schwache RAG-Antworten zu verbessern: Anpassung von Chunking, top_k, Neuranking, hybrider Suche und Abfragenumbau nacheinander sowie Überwachung der Retrieval-Metriken.
4 Min. LesezeitAuswahl und Anpassung von Embedding-Modellen für produktive RAG-Systeme
Erfahren Sie, wie Embedding-Modelle Text in suchbare Vektoren umwandeln, warum das Domänenwörterbuch die semantische Suche stört und wie Modelle für produktive RAG-Systeme ausgewählt, komprimiert und feinabgestimmt werden.
29 Min. LesezeitVerringerung von Halluzinationen in einem medizinischen RAG-Chatbot-Pipeline
Beseitigung von Halluzinationen in einem medizinischen RAG-Chatbot mithilfe einer hybriden Suchmethode, Neubewertung der Ergebnisse sowie einer strengen Richtlinie gegen das Erfinden von Inhalten, nachdem die herkömmliche Vektor-Suche nicht ausgereicht hatte.
9 Min. LesezeitEine hierarchische Karte der Konzepte der KI-Engineering und wann sie von Bedeutung sind
Konzepte der KI-Engineering in drei Ebenen: die sechs Faktoren, die darüber entscheiden, ob ein LLM-System funktioniert, die für RAG und Vektorabfrage in der Produktion notwendigen Elemente sowie das, was warten kann.
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