In diesem Kurs lernen wir, wie man Dateien und Daten für Retrieval-Augmented Generation (RAG) optimiert.
Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über umsetzbare Schritte, die Sie befolgen können, um die Qualität der Antworten zu verbessern, die LLM bei Verwendung einer benutzerdefinierten Wissensquelle generiert.
RAG kombiniert zwei leistungsstarke Konzepte: Abruf und Generierung. Es ermöglicht Ihrem KI-Agenten, präzise Informationen aus umfangreichen Datenquellen abzurufen, z. B. aus einem Produktkatalog oder einer Liste von Policen, und dann mithilfe von Sprachmodellen natürliche, informative Antworten zu generieren. Das bedeutet, dass ein Agent nicht nur eine Antwort gibt, sondern die richtige Antwort aus einer vertrauenswürdigen Quelle - schnell und präzise.
Die Qualität der Antworten Ihres Agenten hängt jedoch stark von der Qualität und der Struktur der Daten ab, die Sie ihm übermitteln. Wenn die eingehenden Daten unübersichtlich, redundant oder unstrukturiert sind, spiegeln die Antworten Ihres Agenten dies wider. An dieser Stelle kommt der Datenvorverarbeitung entscheidende Bedeutung zu. Indem Sie Ihre Daten sorgfältig vorbereiten, schaffen Sie die Grundlage für hochwertige, aussagekräftige und genaue Antworten.
In dieser Serie zeigen wir Ihnen alles, was Sie wissen müssen, um Ihre Dateien und Daten für die RAG vorzubereiten. Wir behandeln:
- Wie Sie Ihre Dokumente übersichtlich strukturieren,
- Bewährte Verfahren zur Bereinigung und Vereinfachung von Text,
- Hinzufügen von Metadaten und Zusammenfassungen für einen besseren Kontext,
- Optimierung von Nicht-Text-Daten, wie Bilder und Tabellen,
- Datenvalidierung und -pflege.
In jedem Video werden diese Schritte anhand von Beispielen aufgeschlüsselt und Sie erhalten umsetzbare Erkenntnisse, die Sie direkt auf Ihre KI-Projekte anwenden können. Am Ende dieser Reihe werden Sie die Werkzeuge haben, um jeden Datensatz zu nehmen, ihn für RAG zu transformieren und die Leistung Ihrer KI-Agenten zu optimieren.
