BBau eines RAG (kurz für RAbruf Aerweitert Geeration) zum „Chatten mit Ihren Daten“ ist einfach: Installieren Sie einen beliebten LLM-Orchestrator wie LangChain oder LamaIndexwandeln Sie Ihre Daten in Vektoren um, indizieren Sie diese in einer Vektordatenbank und richten Sie schnell eine Pipeline mit einer Standardeingabeaufforderung ein.
Ein paar Zeilen Code und fertig.
Das könnte man zumindest meinen.
Die Realität ist komplexer. Einfache RAG-Implementierungen, die absichtlich für 5-minütige Demos entwickelt wurden, funktionieren in realen Geschäftsszenarien nicht intestine.
Verstehen Sie mich nicht falsch, diese schnellen und oberflächlichen Demos sind großartig, um die Grundlagen zu verstehen. Aber in der Praxis geht es bei der Vorbereitung eines RAG-Techniques auf Produktionsbereitschaft um mehr als nur darum, Code aneinanderzureihen. Es geht darum, mit der Realität chaotischer Daten, unvorhergesehener Benutzeranfragen und dem allgegenwärtigen Druck umzugehen, greifbaren Geschäftswert zu liefern.
In diesem Beitrag werden wir zunächst die Geschäftliche Erfordernisse, die über Erfolg oder Misserfolg eines RAG-basierten Projekts entscheiden. Dann tauchen wir in die üblichen technischen Hürden ein – von Datenverarbeitung Zu Leistungsoptimierung — und diskutieren Strategien überwinden…