RAG mit LlamaIndex Orchestration Framework implementieren
Sprachen:Englisch
Berechtigung:Zulässig für registrierte Lernende
Dauer:30 Minuten
Retrieval-augmented generation (RAG) ist ein neuartiger Ansatz, der die Stärken von Information Retrieval und generativen KI-Modellen kombiniert. Durch die Integration externer Wissensquellen ermöglicht RAG KI-Systemen, genauere und kontextrelevante Antworten zu generieren. Dieses Praktikum behandelt die Implementierung einer einfachen Retrieval Augmented Generation (RAG) Architektur unter Verwendung der LlamaIndex Orchestrierungsschicht und einer in ChromaDB gespeicherten Wissensbasis.
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