Retrieval Augmented Generation – eine Suchherausforderung

Suchfunktionen sind entscheidend für die Arbeit mit großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), um optimale generative KI-Erlebnisse erstellen zu können. Sie haben genau eine Chance, ein LLM aufzufordern, Ihnen die richtigen Daten zu liefern, darum ist die Relevanz so wichtig. Erweitern Sie Ihre LLMs mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und Elastic.

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Lesen Sie mehr über die neuesten Elastic-Innovationen für die Skalierung von Anwendungsfällen für generative KI.

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Integrieren Sie RAG in Ihre Apps und testen Sie verschiedene LLMs mit einer Vektordatenbank.

Mehr über die Elasticsearch-Labs

Erfahren Sie, wie Sie erweiterte RAG-basierte Anwendungen mit der Elasticsearch Relevance Engine™ erstellen können.

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Der Elastic-Vorteil

Produktionsbereit für den Unternehmenseinsatz

  • Generative KI-Erlebnisse beschleunigen

    Führen Sie generative KI-Erlebnisse schnell und in großem Umfang mit Elasticsearch ein.

  • Die relevanteste Suchmaschine für RAG

    Garantieren Sie Relevanz mit topmodernen Suchtechniken (Text, semantisch, Vektor, hybrid), integrierten Reranking-Tools und Learning to Rank (LTR).

  • Modellauswahl einfach gemacht

    Vereinfachen Sie die Auswahl und Verwaltung von Modellen mit unserer offenen Plattform für effiziente, effektive und zukunftssichere RAG-Implementierungen.

VON DEN FORTUNE 500 FÜR INNOVATION MIT GENERATIVER KI EINGESETZT

Daten auf RAG vorbereiten

RAG erweitert die Power Ihrer LLMs durch den Zugriff auf proprietäre Daten ohne erneutes Training. Vorteile der Kombination von RAG mit Elastic:

  • Topmoderne Suchtechniken
  • Einfache Modellauswahl und müheloser Modellwechsel
  • Sicherer dokument- und rollenbasierter Zugriff, damit Ihre Daten jederzeit geschützt sind
Retrieval Augmented Generation (RAG) in der Praxis

Sucherlebnisse transformieren

Was versteht man unter Retrieval Augmented Generation?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Muster, das relevante Informationen aus proprietären Datenquellen integriert, um die Textgenerierung zu verbessern. Durch die Bereitstellung von domänenspezifischem Kontext für das generative Modell verbessert RAG die Genauigkeit und Relevanz der generierten Textantworten.

Nutzen Sie Elasticsearch für hochrelevante Kontextfenster, die auf Ihre proprietären Daten zurückgreifen, um den LLM-Output zu verbessern und die Informationen sicher, prägnant, effizient und im Unterhaltungsformat bereitzustellen.

RAG IN KOMBINATION MIT ELASTIC

RAG-Workflows mit Elasticsearch optimieren

Finden Sie heraus, wie Elastic für RAG-Workflows auf generativer KI basierende Erlebnisse verbessert. Synchronisieren Sie Ihre Daten mühelos mit proprietären Datenquellen und Echtzeitinformationen, um mithilfe von generativer KI optimale und relevante Antworten zu erhalten.

Die Machine-Learning-Inferenz-Pipeline verwendet Elasticsearch-Ingestionsprozessoren, um Einbettungen effizient zu extrahieren. Die nahtlose Kombination aus Text- (BM25-Übereinstimmung) und Vektorsuchfunktionen (kNN) liefert Dokumente mit hohen Punktzahlen zurück, um kontextbezogene Antworten zu generieren.

ANWENDUNGSFALL

Frage- und Antwortdienst mit Ihrem privaten Dataset

Implementieren Sie F&A-Erlebnisse mit RAG, powered by Elasticsearch als Vektordatenbank.

KI-Suche in der Praxis

  • Kunden-Spotlight

    Consensus aktualisiert die wissenschaftliche Rechercheplattform des Unternehmens mit semantischer Suche und KI-Tools von Elastic.

  • Kunden-Spotlight

    Cisco erstellt KI-gestützte Sucherlebnisse mit Elastic auf Google Cloud.

  • Kunden-Spotlight

    Die Georgia State University hat jetzt bessere Dateneinblicke und hilft Studierenden mit der KI-basierten Suche, Finanzhilfen zu beantragen.

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet RAG im Zusammenhang mit KI?

Retrieval Augmented Generation (häufig abgekürzt als RAG) ist ein Muster für die natürliche Sprachverarbeitung, mit dem Unternehmen proprietäre Datenquellen durchsuchen und Kontext als Basis für große Sprachmodelle bereitstellen können. Dies ermöglicht exakte Echtzeitantworten in generativen KI-Anwendungen.