So verwenden Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) lokal

In diesem Blogbeitrag werden wir untersuchen, wie man Retrieval-Augmented Generation (RAG) für die Erstellung effektiverer und ansprechenderer Conversational-AI-Anwendungen nutzen kann. Wir werden die Grundlagen von RAG, seine Vorteile und Schritt-für-Schritt-Anleitungen dazu liefern, wie man seinen eigenen RAG-Mechanismus für den lokalen Einsatz entwickeln kann. Was ist RAG? RAG (Reinforcement-basierte Generation) kombiniert die Stärken zweier prominenter Ansätze im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP): Retrieval-basierte Modelle und Generation-basierte Modelle. Bei traditionellen Generation-basierten Methoden generieren KI-Systeme Text von Grund auf mithilfe vorher trainierter Muster und Regeln. Dieser Ansatz führt jedoch oft zu begrenzter Kreativität, mangelndem Kontext-spezifischem Wissen und schlechter Kohärenz.