Von der Datei zur belegten Antwort
RAG verbindet ein Sprachmodell mit den eigenen Dokumenten, ohne es neu zu trainieren. Sortiere die Pipeline zunächst selbst, dann probiere eine echte Suche aus.
Bringe die RAG-Pipeline in die richtige Reihenfolge
Acht Karten, ein Ablauf — von der Quelle bis zur fertigen Antwort.
Live-Retrieval-Demo
Dieselbe Suche, die im Hintergrund jeder RAG-Anwendung läuft.
Eine kleine Wissensbasis aus sechs Richtlinien-Abschnitten. Stelle eine Frage — keine davon enthält die exakten Wörter der jeweiligen Richtlinie, trotzdem findet die Suche die passende Stelle.
Vektor-Datenbanken im Überblick
Eine Vektor-Datenbank ermöglicht die Suche nach semantisch ähnlichen Informationen anhand von Embeddings — die konkreten Produkte unterscheiden sich vor allem in Skalierung und Integration, nicht im Grundprinzip.
Performante, spezialisierte Vektor-Datenbank.
Vektor-Datenbank mit eingebauten Such- und Klassifikationsfunktionen.
Die einfachste Vektor-Datenbank für den schnellen Einstieg.
Vektorsuche als Erweiterung der bereits vorhandenen Postgres-Datenbank.
Auf sehr große Datenmengen ausgelegte Vektor-Datenbank.