RAG

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Abfragen und Bergen von Wissen
1 Stunde 3 Minuten
Podcast
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In dieser Serie diskutieren wir interessante Themen aus Software-Entwicklung und -Architektur – immer mit dem Fokus auf Praxistauglichkeit.

Beschreibung

vor 6 Monaten
Alle Large Language Models (LLMs) haben ein Cut-off-Datum, an dem
ihr Weltwissen endet. Und über Unternehmensinterna wissen sie
nichts. Hier setzt RAG (Retrieval-augmented Generation) an. Was
dahinter steckt, klären Ole und Robert anhand verschiedener
Anwendungsmöglichkeiten in dieser Folge. Sie diskutieren auch, wie
RAG Large Language Models durch kontextuelle Wissensanreicherung
verbessert, wann RAG sinnvoller und kostengünstiger ist als
Finetuning und welche Engineering-Skills von
Softwareentwicklerinnen und Architektinnen gefragt sind, wenn es
darum geht, LLM-Modelle zu implementieren.

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