Erstelle eine komplette RAG-Pipeline mit Spring AI: Dokumente aufteilen, Embeddings erstellen, Vektorsuche durchführen, Prompts mit Quellenangaben zusammenstellen und Tests für jeden Schritt schreiben.
LLMs kennen die internen Daten deines Unternehmens nicht. Dieser Artikel erklärt den RAG-Mechanismus, warum Retrieval die Qualität bestimmt, mit funktionierendem Java-Beispiel.
Flat Search in RAG läuft in O(n) und ist absolut präzise, aber teuer bei großen Daten. Der Artikel erklärt IVF, nprobe und das Trade-off zwischen Recall und Geschwindigkeit anhand von Java-Beispielen.
Erfahre, wie Embedding Text in Vektoren umwandelt, um semantische Übereinstimmung zu finden, angewendet auf RAG mit lauffähigen Java-Beispielen.
Relevante Passagen zu finden bedeutet nicht automatisch, eine Antwort zu haben. Dieser Artikel zeigt Pipelines mit Reranking, Hybrid Search und Grounding, damit LLMs fundiert antworten und selbstbewusst schweigen, wenn Daten fehlen.
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