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Das Langtext-Vektormodell kann zehn Seiten Text in einem einzigen Vektor kodieren. Das klingt mächtig, aber ist es auch wirklich praktisch? Viele Leute denken... Nicht unbedingt. Ist es in Ordnung, ihn direkt zu verwenden? Sollte er gechunked werden? Wie teilt man den Text am effizientesten auf? In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Chunking-Strategien für Langtext-Vektormodelle eingehend diskutieren und die Vor- und Nachteile analysieren...

  I. Die Hauptursache für das Testen von Prompts: LLM reagiert sehr empfindlich auf Prompts, und subtile Änderungen in der Formulierung können zu signifikant unterschiedlichen Ergebnissen führen Ungetestete Prompts können zu folgenden Ergebnissen führen: Sachlich falsche Informationen Irrelevante Antworten Unnötig verschwendete API-Kosten II. Systematische Optimierung von Prompts...

Überblick Diese Anleitung führt Sie durch die Erstellung eines einfachen Retrieval Augmented Generation (RAG) Systems mit Python. Wir werden ein Einbettungsmodell und ein großes Sprachmodell (LLM) verwenden, um relevante Dokumente abzurufen und Antworten auf Basis von Benutzeranfragen zu generieren. https://github.com/adithya-s-k/A...

Einleitung Retrieval-enhanced generation (RAG) ist eine leistungsstarke Technik, die die Vorteile großer Sprachmodelle mit der Fähigkeit kombiniert, relevante Informationen aus einer Wissensbasis abzurufen. Dieser Ansatz verbessert die Qualität und Genauigkeit der generierten Antworten, indem sie auf spezifischen abgerufenen Informationen basieren.a Dieses Notebook zielt darauf ab, ...

EINLEITUNG BM25 Retrieval Augmented Generation (BM25 RAG) ist eine fortschrittliche Technik, die den BM25-Algorithmus (Best Matching 25) für das Information Retrieval mit einem großen Sprachmodell für die Texterstellung kombiniert. Durch die Verwendung eines validierten probabilistischen Retrievalmodells verbessert diese Methode die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten....

EINLEITUNG Das Chunking von Daten ist ein wichtiger Schritt in Retrieval Augmented Generation (RAG) Systemen. Es zerlegt große Dokumente in kleinere, überschaubare Teile für eine effiziente Indizierung, Abfrage und Verarbeitung. Dieses README gibt einen Überblick über die verschiedenen Chunking-Methoden, die in der RAG-Pipeline verfügbar sind. https://github.com/adithya-...

Einer der größten Durchbrüche auf dem Gebiet der KI in diesem Jahr dürfte im Bereich der Programmierung liegen. KI-Programmierwerkzeuge wie Cursor und v0 dev haben nicht nur die Schwelle zum Programmieren für den Durchschnittsmenschen drastisch gesenkt, sondern auch professionellen Programmierern ermöglicht, ihre Entwicklungseffizienz drastisch zu steigern. Aber alle Nachrichten, die wir hören, handeln von Gymnasiasten, die nicht programmieren können,...

Einleitung Evaluation ist eine Schlüsselkomponente bei der Entwicklung und Optimierung von Retrieval Augmentation Generation (RAG) Systemen. Die Evaluation umfasst die Messung der Leistung, Genauigkeit und Qualität aller Aspekte des RAG-Prozesses, von der Effektivität des Retrievals bis zur Relevanz und Authentizität der generierten Antworten. Bedeutung der RAG-Evaluation Ein effektives RAG-System...