RAG-Anwendungen mit AutoRAG bauen – Schritt für Schritt
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Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ist die bevorzugte Methode, um zuverlässige KI‑Anwendungen zu entwickeln, die auf externe Daten angewiesen sind. Durch die Kombination von Retrieval und Generierung überwindet RAG die Grenzen großer Sprachmodelle, reduziert Halluzinationen und liefert fundierte Antworten, die auf vertrauenswürdigen Quellen basieren.
Mit dem wachsenden Interesse an RAG steigt auch der Bedarf an Werkzeugen, die die Erkundung, das Testen und die Verfeinerung von RAG‑Lösungen erleichtern. AutoRAG bietet genau diese Unterstützung und macht den Aufbau einer leistungsfähigen RAG‑Anwendung deutlich zugänglicher.
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