Expertise
RAG- & Retrieval-Systeme
Ein Modell, das Ihre Dokumente gelesen hat, muss trotzdem erst die richtige Passage finden, bevor es antworten kann. Beim Retrieval wird Genauigkeit tatsächlich gewonnen oder verloren, weshalb diese Arbeit vor allem aus Chunking, hybrider Suche und Reranking besteht und nicht aus Prompting.
In der Praxis
In der Praxis: Fragen aus verstreuten PDFs, Wikis und internen Aufzeichnungen beantworten, auch dort, wo die Daten das Haus nicht verlassen dürfen.
Wofür es eingesetzt wird
- Assistenten über interne Wissensdatenbanken
- Vertrags- und Richtlinienanalyse
- Produktfragen für Kunden
- Private KI für sensible Daten
Stack
PineconepgvectorHybrid SearchOllamavLLM
Wo das in der Arbeit auftaucht
Sehen Sie es im Betrieb
Die Projekte und Fallstudien zeigen diese Arbeit im Produktivbetrieb, mit Architektur und Ergebnissen.