Wie Retrieval-Augmented Era (RAG) funktioniert
admin Abruf-erweiterte Eraoder LAPPENist eine Methode, um die Antwort eines Sprachmodells auf externe Daten zu stützen, auf die es während des Trainings keinen Zugriff hatte. Anstatt sich nur auf das zu…
RetrievalAugmented
7 Schritte zur Beherrschung der Retrieval-Augmented Technology
Bild vom Autor # Einführung Vereinfacht gesagt sind Retrieval-Augmented Technology (RAG)-Systeme die natürliche Weiterentwicklung eigenständiger großer Sprachmodelle (LLMs). RAG behebt mehrere wichtige Einschränkungen klassischer LLMs, wie z Modellhalluzinationen oder ein…
Warum Retrieval-Augmented Era im Zeitalter von Langkontext-Sprachmodellen immer noch related ist | von Jérôme DIAZ | Dez. 2024
In diesem Artikel werden wir untersuchen, warum Modelle mit 128.000 Token (und mehr) die Verwendung von RAG nicht vollständig ersetzen können. Wir beginnen mit einer kurzen Erinnerung an die Probleme,…
Nutzung kleinerer LLMs für Enhanced Retrieval-Augmented Era (RAG)
Llama-3.2–1 B-Instruct und LanceDB Abstrakt: Retrieval-Augmented Era (RAG) kombiniert große Sprachmodelle mit externen Wissensquellen, um genauere und kontextbezogenere Antworten zu erzeugen. In diesem Artikel wird untersucht, wie kleinere Sprachmodelle (LLMs),…