Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Framework, das große Sprachmodelle (LLMs) mit externen Datenquellen kombiniert, ursprünglich vorgestellt von Lewis et al. (2020). Du nutzt RAG, um LLM-Antworten mit aktuellen, domänenspezifischen Informationen zu erweitern, Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu steigern. Es ermöglicht die Nutzung eigener Daten, ohne das zugrunde liegende LLM neu trainieren zu müssen, was eine kosteneffiziente Implementierung darstellt.

arxiv.org/abs/2005.11401 ↗