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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: rags
Praktische Hinweise: Verbesserung der RAG-Leistung – Teil 2: HyDE (Hypothetisches Dokument)
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: Verbesserung der RAG-Leistung – Teil 2: HyDE (Hypothetisches Dokument: Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen).
6 Min. LesezeitPraktische Hinweise: Entwurf eines Caches für KI-Agenten: Caching innerhalb der Schleife
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: Entwurf eines Caches für KI-Agenten – Caching innerhalb der Schleife: Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen.
6 Min. LesezeitSemantische Suche versus Vektor-Suche – Was ist der Unterschied, und
Semantische Suche versus Vektor-Suche: Zuerst Schlüsselwortsuche, anschließend Vektoren und Bedeutung – wo jeweils eine Methode vorteilhaft ist – und wie sie in RAG-Systemen zur Informationsabrufung kombiniert werden.
14 Min. LesezeitRAG ist mehr als nur ein Chatbot – Was tatsächlich im Inneren geschieht
RAG ist mehr als nur ein Chatbot: der Eingabemotor, die Vektordatenbank, die Phasen der Abfrage und Erstellung – und warum Demos verbergen, was Produktionspipeline wirklich benötigen.
15 Min. LesezeitVom Feintunen bis zur Präzision – eine erhebliche Reduzierung
Feinabstimmung plus RAG zur Reduzierung von Halluzinationen: Warum allein die Feinabstimmung nicht ausreicht, die Architektur mit Ollama und wie die Genauigkeit in einem eng begrenzten Bereich verbessert wurde.
13 Min. LesezeitAufbau von RAG-Systemen, die in der Produktion tatsächlich funktionieren.
In der Produktion eingesetzte RAG-Systeme: Dokumenteneingabe, Aufteilung in Blöcke, Embeddings, eine Vektordatenbank, Abruffunktionen sowie LLM-Generierung, die stets auf den Quellen beruht.
18 Min. LesezeitKeine Erklärungen. Nur der minimale Code, um ein funktionsfähiges RAG zu erstellen.
Der minimale Code für eine funktionierende RAG-App – ohne unnötige Erklärungen: Schlüsselwerte, Abhängigkeiten, ein Embedding-Modell, Qdrant zur Verwaltung von Vektoren sowie Gemini zur Erstellung der Antworten.
13 Min. LesezeitPraktische Hinweise: Kluge Methoden zur Verbesserung der Antworten von KI-Agenten in der Produktion
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: Kluge Methoden zur Verbesserung der Antworten von KI-Agenten in der Produktion – Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen.
9 Min. LesezeitPraktische Hinweise: Vektorbasiertes RAG auf Oracle – Embeddings, HNSW/IVF sowie hybride Ansätze
Schrittweise Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: Vektorbasiertes RAG auf Oracle – Embeddings, HNSW/IVF sowie hybride Ansätze: Verträge, Überprüfungen und Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen.
11 Min. Lesezeit
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