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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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„RAG“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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