RAG
Retrieval-Augmented Generation — Kombination von Dokumenten-Retrieval und generativen Sprachmodellen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Architektur, bei der ein generatives Sprachmodell vor der Antworterstellung relevante Dokumente aus einer Vektordatenbank abruft. Dadurch werden Antworten faktenbasiert und auf die eigenen Daten beschränkt, was Halluzinationen reduziert und Datenhoheit erhält. Typische Komponenten sind Embedding-Modelle, eine Vector-DB wie Qdrant oder pgvector und ein LLM als Generator.
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