In diesem Kurs lernen wir, wie man Dateien und Daten für Retrieval-Augmented Generation (RAG) optimiert.
Am Ende dieses Kurses haben Sie konkrete Maßnahmen an der Hand, mit denen Sie die Qualität der Antworten eines LLM verbessern können, wenn Sie eine eigene Wissensquelle nutzen.
RAG vereint zwei leistungsstarke Konzepte: Retrieval und Generation. Damit kann Ihr KI-Agent gezielt Informationen aus umfangreichen Datenquellen wie Produktkatalogen oder Richtlinienlisten abrufen und anschließend mithilfe von Sprachmodellen natürliche, informative Antworten generieren. Das bedeutet: Ihr Agent liefert nicht nur irgendeine Antwort, sondern die richtige Antwort aus einer vertrauenswürdigen Quelle – schnell und präzise.
Aber eines ist entscheidend: Die Qualität der Antworten Ihres Agenten hängt maßgeblich von der Qualität und Struktur der bereitgestellten Daten ab. Sind die Daten unübersichtlich, redundant oder unstrukturiert, spiegelt sich das in den Antworten wider. Genau hier wird das Vorverarbeiten der Daten besonders wichtig. Durch eine sorgfältige Vorbereitung schaffen Sie die Grundlage für hochwertige, aussagekräftige und präzise Antworten.
In dieser Serie zeigen wir Ihnen alles, was Sie wissen müssen, um Ihre Dateien und Daten für RAG vorzubereiten. Wir behandeln:
- Wie Sie Ihre Dokumente übersichtlich strukturieren,
- Empfohlene Methoden zum Bereinigen und Vereinfachen von Texten,
- Das Hinzufügen von Metadaten und Zusammenfassungen für mehr Kontext,
- Die Optimierung von Nicht-Text-Daten wie Bildern und Tabellen,
- Datenvalidierung und -pflege.
Jedes Video erklärt diese Schritte anhand von Beispielen und liefert Ihnen praktische Erkenntnisse, die Sie direkt in Ihren KI-Projekten anwenden können. Am Ende dieser Serie verfügen Sie über das nötige Wissen, um beliebige Datensätze für RAG aufzubereiten und die Leistung Ihrer KI-Agenten zu optimieren.
