Retrieval-Augmented Generative (RAG)-Anwendungen verbessern die Antworten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) abgerufen werden, indem sie externe Daten wie heruntergeladene Dateien, Web-Scrapings und von Benutzern beigesteuerte Datenpools integrieren. Diese Integration verbessert die Leistung der Modelle, indem sie relevante Kontextinformationen zum Prompt hinzufügen. Während RAG-Anwendungen eine leistungsstarke Möglichkeit sind, dynamisch zusätzlichen Kontext zu einem LLM-Prompt hinzuzufügen [...]