Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Embedding sind grundlegende Technologien in modernen KI-Anwendungen. RAG kombiniert eine Wissensbasis, Retrieval-Mechanismen und ein großes Sprachmodell (LLM), um die Antwortgenauigkeit zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren. Embeddings hingegen transformieren Text in numerische Vektoren, die semantische Bedeutung erfassen und eine effiziente Ähnlichkeitssuche ermöglichen. Dieser Leitfaden erläutert die Theorie hinter beiden Konzepten und zeigt, wie sie in der Praxis zusammenarbeiten. Er enthält praktische Beispiele mit beliebten Bibliotheken wie transformers und sentence-transformers, was ihn für Entwickler, die neu auf diesem Gebiet sind, zugänglich macht. Das Verständnis dieser Technologien ist entscheidend für den Aufbau robuster KI-Systeme, von Chatbots bis hin zu Dokumentenanalysetools.
Ein umfassender Leitfaden zu RAG und Embedding, der Kernkonzepte und praktische Implementierung für Entwickler abdeckt.