5 Best Practices für Retrieval Augmented Generation
In diesem Video möchten wir dir fünft Best Practices des Verfahrens Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, vorstellen, mit denen du dein Sprachmodell so effizient wie möglich trainieren kannst. Mit Hilfe dieser Tipps wirst du nicht nur das Verfahren von RAG besser verstehen, sondern auch dein Wissen rund um Sprachmodelle und das Trainieren dieser erweitern können.
Bevor wir näher auf die Tipps rund um Retrieval Augmented Generation eingehen, erklären wir dir was RAG genau ist und welche Vorteile dieses Verfahren in der Arbeit mit LLMs mit sich bringt.
Weitergehend werden verschiedene Best Practices des RAG-Verfahrens vorgestellt. Hier gehen wir unter anderem auf die Chunk Size, auf die Query Konstruktion, sowie auf die Embeddingfunktion und konkret auch auf den Retrieval und den Generation Prozess ein. Wir geben dir konkrete Tipps an die Hand, sowie Dinge die du noch verändern und verbessern kannst, um so effizient wie möglich mit RAG arbeiten zu können.
Wenn du ein bestmögliches Ergebnis im Trainieren deiner Sprachmodelle erhalten möchtest, dann kann dir dieses Video dabei helfen die wichtigsten Aspekte und Punkte in der Arbeit mit RAG zu erkennen und diese zu optimieren, um dein LLM bestmöglich weiterzubringen.
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Mehr zum Thema, was Retrieval Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning ist, findest du in unserem Blog unter:
RAG: https://datasolut.com/was-ist-retriev...
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