Die meisten RAG-Demos hören bei „Laden Sie ein PDF hoch und stellen Sie eine Frage.“ Das beweist, dass die Pipeline funktioniert. Es beweist nicht, dass Sie es verstehen.
Diese Projekte sollen auf interessante Weise zum Durchbruch führen. Sie bringen Voreingenommenheit, Widersprüche, vergessene Zusammenhänge und übertriebene Antworten zum Vorschein. Hier beginnt echtes RAG-Lernen. Sobald Sie diese durchgearbeitet haben, fällt es Ihnen leichter, sie zu verstehen und zu beheben RAG-Systeme.
Lesen Sie die Tipps am Ende, um Hinweise zu erhalten, die Ihnen beim Aufbau dieser Projekte helfen:
1. RAG-betriebener Anwalt
Ein RAG-System, das Ihre Prämisse nicht für naked Münze nimmt. Wenn Sie eine Frage stellen, die als Behauptung formuliert ist, ruft das System Beweise dafür und dagegen ab und antwortet dann mit einer ausgewogenen Schlussfolgerung.
Dieses Projekt zwingt Sie dazu, über Retrieval-Framing nachzudenken. Derselbe Korpus kann gegensätzliche Antworten unterstützen, je nachdem, wie Sie ihn abfragen. Das ist kein Fehler. Das ist der Punkt.
Was Sie lernen werden?
- Abfrageformulierung über die Key phrase-Übereinstimmung hinaus
- Evidenzbasierte Meinungsverschiedenheit
- Umgang mit Unsicherheit ohne Halluzination
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2. Vergessliche Wissensdatenbank
Dieses System vergisst langsam Dokumente, nach denen niemand fragt. Häufig verwendete Informationen bleiben aktuell. Ignorierte Inhalte verlieren heimlich an Relevanz.
Es spiegelt wider, wie sich reale Wissensdatenbanken im Laufe der Zeit verhalten, und verdeutlicht, warum statische Vektorspeicher langsam altern.
Was Sie lernen werden?
- Nutzungsbasierte Relevanzsignale
- Zeitverfall und Frische
- Rating jenseits reiner Ähnlichkeit
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3. Ehrlicher HR-Bot
Sie stellen eine normale HR-Frage. Der Bot antwortet höflich. Dann wird Ihnen das Kleingedruckte angezeigt, das Sie gerade übersehen hätten. Darin werden Klauseln und Absichten dargelegt, die eine Personalabteilung nicht tun würde.
Bei diesem Projekt geht es darum, Randfälle aufzudecken, die in politischer Sprache vergraben sind, anstatt sie zu glätten.
Was Sie lernen werden?
- Richtlinienbasierter Abruf
- Ausnahmen und Einschränkungen extrahieren
- Kontrollierter Ton mit geerdetem Ausgang
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4. Übersetzer für Forschungsarbeiten
Laden Sie umfangreiche wissenschaftliche Arbeiten hoch. Stellen Sie Fragen in einfachem Englisch. Erhalten Sie Antworten, die menschlich klingen und gleichzeitig auf die genauen Abschnitte verweisen, die sie rechtfertigen.
Hier geht es bei RAG nicht mehr um die Suche, sondern um die Interpretation.
Was Sie lernen werden?
- Fachsprache ohne Verzerrung übersetzen
- Kontextauswahl über lange Dokumente hinweg
- Zitiererhaltende Vereinfachung
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5. Zeigen Sie Ihren Arbeitsassistenten
Jeder Antwort liegen Quittungen bei. Das System erklärt, warum es bestimmte Quellen ausgewählt hat, warum andere ignoriert wurden und wie sicher es ist.
Dieses Projekt macht das Zurückholen sichtbar statt magisch.
Was Sie lernen werden?
- Interpretieren von Ähnlichkeitswerten
- Debuggen eines fehlerhaften Abrufs
- Vertrauen schaffen durch Transparenz
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Bonus: Sie können das Projekt mithilfe der Perplexity-API erstellen, da das Modell standardmäßig dieselben Funktionen bietet.
6. Residing FAQ-Generator
Verweisen Sie das System auf Dokumentation, Assist-Tickets oder interne Wikis. Es generiert FAQs, die sich weiterentwickeln, wenn neue Fragen auftauchen und alte verschwinden.
Die FAQ wird kein einziges Mal geschrieben. Es wächst mit der Nutzung.
Was Sie lernen werden?
- Musterextraktion aus Dokumenten
- Kontinuierliche Einnahme
- Fragengenerierung aus dem Kontext
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7. Widerspruchsdetektor
Anstatt alles in einer einzigen Antwort zusammenzufassen, zeigt dieses System auf, wo Dokumente nicht übereinstimmen, und erklärt, wie.
Es weigert sich, Ungereimtheiten zu vertuschen.
Was Sie lernen werden?
- Vergleich mehrerer Quellen
- Widersprüchliche Ansprüche identifizieren
- Ehrliche Synthese statt erzwungener Konsens
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8. Reminiscence Lane-Assistent
Trainieren Sie ein RAG-System anhand alter Notizen, Tagebücher oder Entwürfe. Fragen Sie, wie sich Ihr Denken im Laufe der Zeit verändert hat. Es greift vergangene Standpunkte auf und stellt sie neueren gegenüber.
Dieser hier fühlt sich im positiven Sinne unangenehm persönlich an.
Was Sie lernen
- Zeitlicher Abruf
- Semantische Ähnlichkeit zwischen Versionen
- Langfristiges Kontextmanagement
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9. Juristischer Vereinfacher
Laden Sie Verträge oder Richtlinien hoch. Stellen Sie Fragen. Erhalten Sie Antworten in normaler Sprache, gefolgt von genauen Satzreferenzen.
Keine Stimmung. Nur fundierte Interpretation.
Was Sie lernen werden?
- Abruf auf Klauselebene
- Präzision statt Geläufigkeit
- Überverallgemeinerte Antworten verhindern
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10. Der voreingenommene Nachrichtenerklärer
Versorgen Sie das System mit Artikeln aus mehreren Verkaufsstellen, die dasselbe Ereignis abdecken. Fragen Sie, was passiert ist. Es ruft Perspektiven ab, vergleicht Framing und erklärt, wo Voreingenommenheit auftritt.
Dieses Projekt zeigt, wie das Abrufen Erzählungen prägt.
Was Sie lernen werden?
- Erdung aus mehreren Quellen
- Rahmen- und Betonungsunterschiede
- Neutrale Synthese unter Voreingenommenheit
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Wo ist das Projekt „Quotation“?
Für diejenigen, die das Übliche suchen: Zitat/Korrekturlesen Projekte, die Liste struggle vielleicht etwas überraschend. Dies ist jedoch beabsichtigt, da diese Grundlagenprojekte quick jeder durchlaufen hat – und daher nur minimalen Lernaufwand bieten. Die hier vorgestellten Projekte würden selbst für die Veteranen der RAG eine Herausforderung darstellen. Es würde Sie aus Ihrer Komfortzone herausbringen und Sie dazu bringen, kreativ über die Probleme nachzudenken.
Lesen Sie auch: Die 4 besten gelösten RAG-Projektideen
Tipps zur Lösung von RAG-Projekten
Hier sind ein paar Tipps, die Ihnen beim Aufbau der Projekte helfen könnten:
- Verwenden Sie allgemeine Eingabeaufforderungen, sofern dies nicht erforderlich ist: Dies stellt sicher, dass das Modell selbst dann eine höhere Wahrscheinlichkeit hat, eine gültige Antwort zu liefern, wenn die Dokumente nicht related sind.
Obwohl die Dokumente keine Ereignisse enthielten, führte die Breite der Eingabeaufforderung dazu, dass das Modell erfolgreich auf die Anfrage reagierte.
- Laden Sie den Index einmal: Dadurch wird verhindert, dass die Dokumentblöcke bei jeder Programmausführung neu erstellt werden. Besonders hilfreich, wenn mehrere Projekte dieselbe Vektordatenbank verwenden.
- Verwenden Sie eine kleine Tokengröße: Dies stellt sicher, dass Sie nicht auf Speicherengpässe stoßen und die Blöcke nicht zu groß für die Verarbeitung sind.
- Ausgabereferenz: Verwenden Sie die Screenshots der Ausgaben in den Abschnitten als Referenz für die Erstellung der Projekte.
Das folgende Diagramm soll dabei helfen, den Ablauf der RAG-Architektur in Erinnerung zu rufen:
Für die Datenindizierung sollte Folgendes als Referenz verwendet werden:
Häufig gestellte Fragen
A. Sie müssen kein Experte sein, aber grundlegende Kenntnisse sind hilfreich. Wenn Sie Einbettungen, Vektorspeicher und die Artwork und Weise, wie der Abruf ein Sprachmodell speist, verstehen, können Sie loslegen.
A. Nein. Es handelt sich um Studying-First-Projekte. Das Ziel besteht darin, Fehlermodi wie Voreingenommenheit, vergessenen Kontext, Widersprüche und Selbstüberschätzung aufzudecken. Wenn etwas kaputt geht oder sich unangenehm anfühlt, ist das ein Merkmal und kein Fehler.
A. Weil diese nur beweisen, dass eine Pipeline läuft. Der Schwerpunkt dieser Projekte liegt auf der Entscheidungsfindung, Formulierung und Interpretation, und genau hier entscheiden echte RAG-Systeme über Erfolg oder Misserfolg. Die Absicht ist Tiefe, nicht Vertrautheit.
Ich bin auf die Überprüfung und Verfeinerung von KI-gestützter Forschung, technischer Dokumentation und Inhalten im Zusammenhang mit neuen KI-Technologien spezialisiert. Meine Erfahrung umfasst KI-Modelltraining, Datenanalyse und Informationsabruf und ermöglicht es mir, Inhalte zu erstellen, die sowohl technisch korrekt als auch zugänglich sind.
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