Technische Umsetzung der Generierung von Abrufverbesserungen
Das RAG-System von TaskingAI nutzt die branchenführende Vektor-Retrieval-Technologie, die es Entwicklern ermöglicht, domänenspezifische Wissenssammlungen zu erstellen, die durch Text-Chunking und Vektorisierung effizient indiziert werden können. Das System unterstützt Chunking nach Token- oder Zeichenzahl und erlaubt überlappende Regionen, um semantische Kohärenz zu gewährleisten.
In der praktischen Anwendung verbessert die Lösung die Genauigkeit und Professionalität der KI-Ausgabe erheblich. Nehmen wir das Szenario der Rechtsberatung als Beispiel: Der Entwickler kann Rechtsvorschriften in das RAG-System importieren, und wenn der Benutzer eine Frage stellt, ruft das System zunächst die relevanten Rechtsvorschriften ab und lässt dann das Modell eine Antwort auf der Grundlage der Abrufergebnisse generieren, was zuverlässiger ist, als sich allein auf das Gedächtnis des Modells zu verlassen. Die Plattform bietet auch eine vollständige API-Verwaltungsschnittstelle, die das Hinzufügen, Löschen, Ändern und Überprüfen der Wissensdatenbank ermöglicht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTaskingAI: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung nativer KI-AnwendungenDie
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