RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technik, die relevante Dokumente aus einer Wissensbasis abruft und dem Modell übergibt, damit es fundiert aus deinen Daten antwortet.

Die typische Pipeline: Dokumente in Abschnitte zerlegen, als Embeddings in einer Vektordatenbank ablegen, zur Anfrage die passendsten Abschnitte abrufen und dem LLM als Kontext mitgeben. Das senkt Halluzinationen und hält Antworten aktuell – ganz ohne Nachtraining.

Verwandte Ressourcen

LlamaIndex Framework Tutorial

Ein Praxis-Tutorial für LlamaIndex, das Framework für den Bau von RAG-Anwendungen, die LLMs mit eigenen Datenquellen verbinden. Es behandelt Daten-Ingestion-Pipelines, Indexierungsstrategien, Query-Engines und agentenbasierte Abfrage mit praktischen Beispielen für PDF-, Web- und Datenbank-Connectors – für Entwickler, die domänenspezifische KI-Assistenten auf Basis eigener Dokumente bauen wollen.

Haystack RAG-Framework

Haystack ist ein Open-Source-Framework von deepset für den Aufbau produktionsreifer LLM-Anwendungen, spezialisiert auf RAG und Question-Answering-Pipelines. Es bietet modulare Komponenten für Dokumentenverarbeitung, Embedding und Retrieval, die sich einfach mit Modellen von OpenAI, Hugging Face und anderen verbinden lassen.

Qdrant-Vektordatenbank

Qdrant ist eine leistungsstarke Open-Source-Vektordatenbank und Ähnlichkeitssuchmaschine für den Produktionseinsatz. In Rust geschrieben, treibt es RAG-Pipelines, Empfehlungssysteme und semantische Suche an – mit Payload-Filterung, Multi-Tenancy und Optionen für Self-Hosting oder Managed Cloud.