AI · · Redaktion von WebLab Corp
Erfahren Sie, was abrufgestützte Generierung einem AI-Webprodukt hinzufügt, wo sie hilft und warum Evaluierung weiterhin wichtig bleibt.
Dem Modell relevanten Kontext geben
IBM erklärt abrufgestützte Generierung, kurz RAG, als Verbindung eines Modells mit externem Wissen. Relevantes Material wird abgerufen und vor der Antwortgenerierung zur Eingabe hinzugefügt. Das kann einen Produktassistenten unterstützen, der Informationen außerhalb der Trainingsdaten des Modells benötigt.
Nützlicher Kontext garantiert keine Richtigkeit
IBM weist auch darauf hin, dass RAG ein Modell nicht fehlerfrei macht. Die Umsetzungsperspektive von WebLab Corp ist, die gesamte Nutzeraufgabe zu testen: Abrufqualität, Quellentransparenz, nicht verfügbare Informationen und die Reaktion, wenn das System nicht antworten sollte.
Mit einer klar begrenzten Wissensaufgabe beginnen
Wählen Sie eine Sammlung freigegebener Dokumente und eine Zielgruppe. Legen Sie fest, wer jede Quelle sehen darf und wie Aktualisierungen gepflegt werden. Vergleichen Sie Antworten mit einer kleinen Auswahl repräsentativer Fragen, bevor Sie die Funktion erweitern.
Quellen und weiterführende Lektüre
Ein redaktioneller Originalbeitrag von WebLab Corp, gestützt auf die verlinkten IBM-Ressourcen. IBM sponsert oder unterstützt diesen Artikel nicht. Umsetzungsempfehlungen geben die Perspektive von WebLab Corp wieder.
Die zugehörige Leistung entdecken