8 beliebte Instruments für RAG-Anwendungen

In der heutigen KI-Landschaft ist die Fähigkeit, externes Wissen über die ursprünglich trainierten Daten hinaus in Modelle zu integrieren, bahnbrechend. Dieser Fortschritt wird vorangetrieben durch Augmented Technology abrufenkurz RAG. Mit RAG können KI-Systeme dynamisch auf externe Informationen zugreifen und diese nutzen. Es sind verschiedene Instruments entstanden, um sowohl die Integrations- als auch die Erweiterungsprozesse zu vereinfachen und so effiziente und skalierbare RAG-Anwendungen zu erstellen. In diesem Artikel werden wir einige der beliebtesten Instruments für RAG-Anwendungen untersuchen und wie sie die Zukunft der KI prägen.

Was ist RAG und wie funktioniert es?

Retrieval Augmented Technology (RAG) ist ein KI-Ansatz, der Retrieval-basierte Systeme mit kombiniert generative Modelle. Basierend auf einer Abfrage ruft das RAG-Modell zunächst relevante Informationen aus externen Wissensquellen wie Datenbanken, Dokumenten und Inhaltsrepositorys ab. Diese abgerufenen Informationen werden verwendet, um die Eingabe in das generative Modell zu ergänzen, das dann eine genauere und kontextbezogenere Antwort generiert.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten neue Kleidung kaufen, die zu Ihrem Stil aus früheren Einkäufen passt.

1. Finden Sie Ihren vorherigen Einkauf: Das System überprüft Ihren Einkaufsverlauf, um die Particulars der Kleidung abzurufen, die Sie zuvor gekauft haben, wie z. B. Typ, Marke, Farbe, Muster und Größe.
2. Verstehen Sie Ihren Stil: Das System analysiert dann Ihre bisherigen Entscheidungen, um Ihre Modepräferenzen zu verstehen.
3. Generieren Sie personalisierte Vorschläge: Anschließend durchsucht es die aktuelle Kollektion nach Artikeln, die Ihrem Geschmack entsprechen, und zeigt Artikel an, die Ihrem vorherigen Kauf ähneln. Dieser Ansatz trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die Vorschläge sowohl related als auch aktuell sind.

Spezialisierte Instruments erleichtern die Erstellung von RAG-Anwendungen für bestimmte Anwendungsfälle, von der Dokumentensuche bis zur Informationssuche in Movies. Zu den beliebtesten Instruments für RAG-Anwendungen gehören:

1. NotebookLM (von Google)
2. ChatPDF
3. HinweisGPT.io
4. Öffnen Sie Pocket book LM (Open Supply)
5. Fragen Sie Ihr PDF
6. PDF.ai
7. ChatDoc
8. Chatten

Vergleichen wir zunächst diese Instruments und untersuchen wir in der folgenden Tabelle die Aufgaben, die jedes Instrument ausführen kann.

Egal, ob Sie mit textbasierten RAG-Systemen arbeiten oder Visionbasierte AnwendungenDiese Instruments bieten die Bausteine ​​für die Erstellung effektiver, leistungsstarker Lösungen im sich entwickelnden Bereich der KI.

Sehen wir uns nun die drei beliebtesten Instruments für RAG-Anwendungen an.

1. NotebookLM

NotebookLM ist ein anpassbares RAG-Instrument, das auf Googles LLM basiert. Gemini 1.5 Professional. Dadurch kann das Modell Inhalte basierend auf den bereitgestellten Informationen generieren und so das Risiko von Halluzinationen und irrelevanten Reaktionen verringern. Die Eingabe kann aus verschiedenen Dateitypen stammen, darunter PDFs, Google Docs usw YouTube Movies. Das Modell kann Zusammenfassungen erstellen, Fragen beantworten und Audioinhalte generieren und so spannende Gespräche und personalisierte Podcasts erstellen.

Probieren wir NotebookLM aus. In diesem Beispiel werde ich versuchen, eine Zusammenfassung des Romans „Stolz und Vorurteil“ zu erstellen und mir das Instrument zur Beantwortung einiger Fragen zum Buch besorgen.

SCHRITT 1: Anmelden

Um auf NotebookLM zuzugreifen, besuchen Sie NotebookLM. Wählen Sie in der Mitte des Bildschirms aus Probieren Sie NotebookLM aus. Melden Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse an und klicken Sie Erstellen um ein neues Notizbuch zu beginnen.

SCHRITT 2: Quellen hinzufügen

Fügen Sie die relevanten Ressourcen hinzu, mit denen das Instrument arbeiten soll. Für das Hinzufügen von Ressourcen stehen drei Optionen zur Verfügung:

• Google Drive: Laden Sie Google-Folien und -Dokumente hoch.
• Hyperlink: Fügen Sie Web site-URLs oder YouTube-Videolinks hinzu.
• Textual content einfügen: Kopieren Sie den Textual content und fügen Sie ihn direkt als Ihre Ressource ein.

Beachten Sie, dass das Modell mit bis zu 50 Ressourcen innerhalb eines einzelnen Notebooks interagieren kann.

Beispiel: Um eine Zusammenfassung des Romans „Stolz und Vorurteil“ zu erhalten, können Sie entweder das PDF des Romans hochladen oder den URL-Hyperlink des E-Books einfügen.

Ich werde das verwenden URL-Hyperlink des E-Books, um die Zusammenfassung zu erstellen.

Nach dem Hochladen generiert das Modell schnell eine kurze Zusammenfassung.

SCHRITT 3: Stellen Sie Ihre Frage

Sie können Ihre Fragen unten auf dem Bildschirm eingeben, um anhand der bereitgestellten Informationen Antworten zu erhalten. Sie können auch mit mehreren Quellen interagieren, indem Sie einfach auf klicken + Image auf dem Bildschirm und Hinzufügen weiterer Ressourcen.

SCHRITT 4: Podcast generieren

Um einen Podcast der Zusammenfassung zu erstellen, klicken Sie auf Erzeugen in der oberen rechten Ecke.

Das ist alles! Jetzt können Sie sich diese Zusammenfassung jederzeit anhören.

Sie haben gesehen, wie einfach es ist, mit NotebookLM in nur wenigen einfachen Schritten Informationen aus jeder Datei zu extrahieren. Um mehr über NotebookLM zu erfahren, können Sie sich diesen Weblog ansehen: So verwenden Sie NotebookLM.

Öffnen Sie NotebookLMist ein weiteres ähnliches Instrument für RAG-Anwendungen. Es basiert auf Open-Supply-Modellen und wird auf HuggingFace gehostet. Auch mit diesem Instrument können Sie verschiedene Aufgaben erledigen, darunter das Erstellen von Zusammenfassungen und das Erstellen von Podcasts.

2. ChatPDF

ChatPDF ist ein KI-gestütztes Instrument, das Benutzern die Interaktion mit PDF-Dokumenten in einem Konversationsformat ermöglicht. Sie können eine PDF-Datei hochladen und Fragen stellen, um bestimmte Informationen daraus zu extrahieren, ohne das gesamte Dokument lesen zu müssen.

Sehen wir uns additionally an, wie ChatPDF funktioniert.

SCHRITT 1: Melden Sie sich an

Gehe zu ChatPDF und melden Sie sich mit Ihrem Gmail-Konto an, um Ihren Chat-Verlauf zu speichern.

SCHRITT 2: Laden Sie eine PDF-Datei hoch

Klicken Sie auf PDF ablegen in der Mitte des Bildschirms. Sie haben zwei Möglichkeiten: entweder Ihren Pc nach einer Datei durchsuchen oder einen URL-Hyperlink einfügen. Wählen Sie eines aus, um das entsprechende Dokument hochzuladen.

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Ich habe zum Beispiel die hochgeladen „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen.“‚ Papier. Sie können dieses Forschungspapier herunterladen und über die Possibility „Meinen Pc durchsuchen“ hochladen.

Nach dem Hochladen sehen Sie das Dokument auf der linken Seite des Bildschirms. Auf der rechten Seite erscheint die Possibility zum Chatten, wo Sie Ihre Fragen stellen können.

Dieses Instrument wird häufig von Studenten, Forschern und Fachleuten verwendet, die große Informationsmengen schnell und effizient verarbeiten müssen.

Einige ähnliche RAG-Instruments sind Fragen Sie nach Ihrem PDF, PDF.ai, ChatDocUnd Chatten. Sie arbeiten auch, indem sie relevante PDFs oder Dokumente hochladen und Fragen basierend auf dem bereitgestellten Dokument beantworten. Dies spart Profis viel Zeit und steigert ihre Produktivität.

3. HinweisGPT.io

NoteGPT.io ist ein vielseitiges KI-gestütztes Instrument, das das Lernen durch Funktionen wie Zusammenfassung, Notizen, Dokumenteninteraktion usw. verbessern soll.

Lassen Sie uns untersuchen, wie NoteGPT.io funktioniert:

SCHRITT 1: Melden Sie sich an

Gehen Sie zu https://notegpt.io/ und melden Sie sich mit Ihrem Gmail-Konto an.

SCHRITT 2: Dateien hochladen

Wählen Sie „Erstellen“ auf der linken Seite des Bildschirms. Ihnen werden drei Optionen angezeigt:

• URL: Sie können einen URL-Hyperlink von YouTube, Google Podcasts, Webseiten, Artikeln, On-line-PDFs, Phrase-Dokumenten, PPTs, Bildern, Audio- oder Videodateien einfügen.
• Hochladen: Wählen Sie eine Datei von Ihrem Desktop zum Hochladen aus.
• Textual content: Sie können den Textual content direkt kopieren und einfügen.

Wählen Sie die entsprechende Possibility und klicken Sie dann auf „Jetzt zusammenfassen“.

Ich habe zum Beispiel einen kostenlosen Kurslink zu einem verwendet generatives KI-Video von Analytics Vidhya, fügte den Hyperlink in den URL-Bereich ein und klickte auf „Jetzt zusammenfassen“.

Die Zusammenfassung des gesamten Movies erschien auf der rechten Seite des Bildschirms unter „AI Notes“.

SCHRITT 3: Stellen Sie eine Anfrage

Im AI-Chat-Bereich können Sie Fragen zur Datei stellen.

Dadurch können Sie mit Hilfe von NoteGPTi.o problemlos mit dem Videoinhalt interagieren.

Alle Dateien, die Sie hochgeladen oder verlinkt haben, finden Sie im Notizen Abschnitt.

Aufregend, oder? Mit diesen Instruments können Sie in kurzer Zeit problemlos auf diese umfangreichen Inhalte zugreifen.

Abschluss

RAG revolutioniert die Artwork und Weise, wie Modelle auf externes Wissen zugreifen und es nutzen, um kontextbezogene genaue Antworten zu liefern. Mit der Zunahme von RAG-Anwendungen steht nun eine Vielzahl von Instruments zur Verfügung, um die Entwicklung für verschiedene Anwendungsfälle zu optimieren. Instruments wie NotebookLM, ChatPDF und NoteGPT.io von Google ermöglichen Benutzern den Zugriff auf relevante Informationen aus großen Datensätzen und Dokumenten. Ganz gleich, ob Sie Inhalte zusammenfassen, mit Dateien interagieren oder Podcasts erstellen – diese RAforG-Instruments vereinfachen den Prozess der Erstellung effizienter, leistungsstarker KI-Modelle. Da sich die RAG-Landschaft weiter weiterentwickelt, werden immer mehr Instruments entstehen, die branchenübergreifend vielfältigere und komplexere Anwendungsfälle ermöglichen. Lasst uns abwarten und zuschauen!

Häufig gestellte Fragen