Question 1

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Accepted Answer

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Technik, die Sprachmodellen Zugriff auf externes Wissen ermöglicht. Anstatt sich ausschließlich auf Trainingsdaten zu stützen, rufen RAG-Systeme relevante Informationen aus Ihren Dokumenten ab, bevor sie Antworten generieren. Dies führt zu präziseren und kontextbezogenen Antworten.

Question 2

Wie funktionieren RAG-Plattformen?

Accepted Answer

RAG-Plattformen automatisieren den Retrieval-Augmented-Generation-Workflow: Sie laden Dokumente hoch, die Plattform zerlegt und indexiert sie, und wenn Ihr KI-Agent Informationen benötigt, durchsucht er die Wissensdatenbank und fügt relevanten Kontext in die LLM-Aufforderung ein.

Question 3

Was macht dies zu einer RAG-as-a-Service-Plattform?

Accepted Answer

Unser RAG-as-a-Service-Ansatz bedeutet, dass keine Infrastruktur eingerichtet werden muss. Wir kümmern uns automatisch um Vektor-Embeddings, Speicherung und Abruf. Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung von KI-Agenten, während wir die RAG-Plattforminfrastruktur verwalten.

Question 4

Wie implementiere ich Retrieval Augmented Generation in meinem Workflow?

Accepted Answer

Die Implementierung ist einfach: Laden Sie Ihre Dokumente hoch, fügen Sie Ihrem Workflow einen RAG-Suchknoten hinzu und verbinden Sie ihn mit einem KI-Agentenknoten. Der Workflow für die erweiterte Datengenerierung ist visuell und kommt ohne Programmierung aus.

Question 5

Worin besteht der Unterschied zwischen RAG und traditionellen LLM-Studiengängen?

Accepted Answer

Herkömmliche LLMs stützen sich ausschließlich auf Trainingsdaten und können falsche Informationen generieren. Abrufbasierte Generierungssysteme ziehen hingegen reale Informationen aus Ihren Dokumenten heran, bevor sie antworten, wodurch falsche Informationen reduziert werden.

Question 6

Kann ich mit dieser RAG-Plattform verschiedene LLMs verwenden?

Accepted Answer

Ja, unsere RAG-Plattform unterstützt alle gängigen Sprachmodelle, darunter GPT-4, Claude, Gemini und Open-Source-Modelle. Die Tools zur erweiterten Generierung von Suchfunktionen funktionieren mit jedem Sprachmodell.

Augmented Generation abrufen (RAG) Plattform

RAG ist für KI-Agenten unerlässlich

RAG ändert das. Durch die Speicherung und Indizierung Ihrer Dokumente, Bilder und strukturierten Daten können Ihre Agenten:

Wie man die abfragegestützte Generierung implementiert

Hochladen und indizieren

Sofort suchen

Intelligentere Agenten unterstützen

Warum Sie sich für unsere RAG-Plattform für LLMs entscheiden sollten

Schnellere Bereitstellung

Keine API-Probleme

Intelligentere Agenten

FAQ zur erweiterten Datenabfrage