sakkmesterkeshutterstockMit Hybrid RAG lassen sich große Wissensbestände effizient durchsuchen und relevante Informationen schneller finden. Das System verbindet die Stärken der traditionellen Suche mit KI-gestützter Bedeutungsanalyse. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Hybrid RAG funktioniert, wo es…
Ahmet MisirligulshutterstockRAG-Frameworks verbinden LLMs mit aktuellen und spezialisierten Datenquellen. So entstehen KI-Systeme, die nicht nur Text generieren, sondern fundierte und faktenbasierte Antworten liefern. Besonders in Wissensdatenbanken, Supportsystemen und Unternehmensportalen spielt diese…
alphaspirit.itShutterstock(AI) Fine Tuning und RAG sind zwei Ansätze, um Large Language Models (LLMs) optimal einzusetzen. Fine Tuning sorgt für konsistente Antworten und festen Stil, während RAG aktuelles Wissen aus externen Quellen ergänzt. Beide Methoden haben ihre eigenen Stärken und lassen sich auch…
Ahmet MisirligulshutterstockAI Fine Tuning ermöglicht es, vortrainierte KI-Modelle gezielt auf spezielle Aufgaben abzustimmen. Unternehmen profitieren von präziseren Ergebnissen, weniger Datenaufwand und geringeren Kosten. Erfahren Sie, wie AI bzw. Machine Learning Fine Tuning funktioniert, welche Vorteile…
sdecoretshutterstockRetrieval-Augmented Generation (RAG) optimiert die Ausgabe großer Sprachmodelle (LLMs), um noch präzisere und kontextuell relevante Antworten auszugeben. In diesem Artikel erklären wir, wie RAG funktioniert, welche Vorteile es bietet und in welchen Bereichen es besonders effektiv…