MaxKB kontrolliert effektiv große Modell-Illusionen durch das Retrieval Augmented Generation (RAG) Technologie-Framework, das aus drei Schlüsselkomponenten besteht:
- Strukturierung von WissenAutomatische Textaufteilung und vektorisierte Einbettung beim Hochladen von Dokumenten, um einen durchsuchbaren Wissensgraphen zu erstellen.
- Genaues Auffinden von InhaltenWenn ein Benutzer eine Frage stellt, ruft das System zunächst das relevanteste Dokumentfragment in der Wissensdatenbank ab, das als Kontext für die Generierung der Antwort dient.
- Eingeschränkte Generierung von InhaltenGroßes Modell für die eingeschränkte Generierung auf der Grundlage abgerufener maßgeblicher Inhalte, das die Fälschung nicht vorhandener Informationen verhindert
Bei der Implementierung verwendet das System Chunk Embedding, um lange Dokumente zu verarbeiten, gleicht Fragen mit Wissensfragmenten durch Ähnlichkeitsalgorithmen (z. B. Cosinusähnlichkeit) ab und generiert schließlich Antworten, die mit den Abfrageergebnissen übereinstimmen, indem es die kontextuelle Verständnisfähigkeit von LLM nutzt. Dieser Mechanismus verbessert die Antwortgenauigkeit um ca. 40%, was besonders für Szenarien geeignet ist, die ausschließlich auf der Grundlage des Inhalts des Dokuments beantwortet werden müssen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMaxKB: Sofort einsatzbereites KI-Wissensdatenbank-Q&A-System für intelligenten Kundenservice und interne WissensdatenbankDie
