KI-gestützte RAG-Systeme: Praktische Umsetzung mit LangChain

Retrieval-augmented Generation (RAG) revolutioniert die künstliche Intelligenz, indem es leistungsstarke generative KI-Modelle mit ausgeklügelten Informationsabrufsystemen kombiniert. Dieser umfassende Leitfaden erforscht grundlegende Konzepte, die für das Verständnis von RAG unerlässlich sind, darunter Informationsabruf, generative KI-Modelle, Einbettungen (Embeddings) und Vektordatenbanken, gefolgt von einer detaillierten, praktischen Schritt-für-Schritt-Implementierung mit LangChain. Das Verständnis dieser Grundlagen und ihrer praktischen Anwendung durch LangChain ermöglicht es Entwicklern und Unternehmen, effektive, skalierbare und kontextsensitive KI-Lösungen bereitzustellen.