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Agentic RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das intelligente Agenten in traditionelle RAG-Systeme integriert und so autonome Analyse von Anfragen, strategische Entscheidungsfindung und adaptive Informationsbeschaffung für verbesserte Genauigkeit und Effizienz ermöglicht.
Die Dokumentenbewertung im Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der Prozess der Bewertung und Einstufung von Dokumenten basierend auf ihrer Relevanz und Qualität als Antwort auf eine Anfrage, um sicherzustellen, dass nur die relevantesten und hochwertigsten Dokumente für die Generierung präziser, kontextbewusster Antworten verwendet werden.
Extraktive KI ist ein spezialisierter Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf das Identifizieren und Abrufen spezifischer Informationen aus bestehenden Datenquellen konzentriert. Im Gegensatz zur generativen KI findet die extraktive KI exakte Datenstücke innerhalb strukturierter oder unstrukturierter Datensätze mithilfe fortschrittlicher NLP-Techniken, was Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Datenextraktion und Informationsbeschaffung gewährleistet.
Informationsabruf nutzt KI, NLP und maschinelles Lernen, um Daten effizient und präzise abzurufen, die den Anforderungen der Nutzer entsprechen. Als Grundlage für Web-Suchmaschinen, digitale Bibliotheken und Unternehmenslösungen adressiert IR Herausforderungen wie Mehrdeutigkeit, Algorithmus-Bias und Skalierbarkeit. Zukünftige Trends konzentrieren sich auf generative KI und Deep Learning.
Inhaltserweiterung mit KI verbessert rohe, unstrukturierte Inhalte, indem künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um bedeutungsvolle Informationen, Strukturen und Erkenntnisse zu extrahieren—dadurch werden Inhalte zugänglicher, durchsuchbarer und wertvoller für Anwendungen wie Datenanalyse, Informationsbeschaffung und Entscheidungsfindung.
Perplexity AI ist eine fortschrittliche, KI-gestützte Suchmaschine und ein Konversationswerkzeug, das NLP und maschinelles Lernen nutzt, um präzise, kontextbezogene Antworten mit Quellenangaben zu liefern. Ideal für Forschung, Lernen und den professionellen Einsatz integriert es mehrere große Sprachmodelle und Quellen für eine genaue, aktuelle Informationsbeschaffung.
Query Expansion ist der Prozess, eine ursprüngliche Benutzeranfrage durch das Hinzufügen von Begriffen oder Kontext zu erweitern, um die Dokumentenabfrage für genauere und kontextuell relevante Antworten zu verbessern, insbesondere in RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation).
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das traditionelle Informationsabrufsysteme mit generativen großen Sprachmodellen (LLMs) kombiniert. So kann die KI Texte generieren, die durch Integration von externem Wissen genauer, aktueller und kontextbezogener sind.
