Praktische Anleitungen zu KI, Python, Git, SQL, Web/API, SAP/ERP und mathematischen Modellen mit Erklärungen, Codebeispielen, Quellen und Grenzen.
Alle Wörter müssen im Artikel vorkommen. Anführungszeichen kennzeichnen eine genaue Wortgruppe.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Index, Generierung von Embeddings und Durchführung von Hybridabfragen, die Volltext- und Vektorsuche kombinieren, mithilfe von Azure AI Search.
Dieser Artikel erklärt, wie man effektive Chunk-Grenzen und -Überlappung in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen wählt, und vergleicht feste und dokumentenbewusste Strategien. Mit einem hypothetischen Support-Beispiel zeigt er die Risiken, bei semantischen Einheiten zu trennen, und zeigt, wie Metadaten und Überlappung den Kontext erhalten können. Die Anleitung basiert auf Microsoft Azure-Dokumentationen für das Chunking in Vektor-Suche und RAG-Workflows.
Ein Zitierbezeichner beweist nur, dass eine Quelle abgerufen wurde, nicht dass sie die Behauptung stützt. Dieser Artikel zeigt, wie Antworten zerlegt, Belegstellen lokalisiert und Abrufsprüfungen von Groundedness-Prüfungen getrennt werden.
Vergleichen Sie drei Ähnlichkeitsberechnungen an kleinen Vektoren und sehen Sie, wann die Normalisierung die Rangfolge verändert.
Erkunden Sie die Prinzipien der semantischen Suche, ihre Abhängigkeit von Embeddings und die Gründe, warum Text, der ähnlich erscheint, möglicherweise nicht die gewünschte Antwort liefert. Erfahren Sie mehr über Vektorsuche, hybride Suche und ihre Anwendungen bei der Informationsbeschaffung.
Ein technischer Leitfaden, der erklärt, warum syntaktisch korrektes JSON von Large Language Models (LLMs) für Produktionssysteme nicht ausreicht und wie JSON Schema die notwendigen strukturellen und typologischen Garantien bietet.
Erfahren Sie, wie Sie die Präzision und Trefferquote von KI-Modellen effektiv bewerten, insbesondere bei der Arbeit mit kleinen Frage-Datensätzen. Dieser Leitfaden behandelt die Konzepte, Berechnungsmethoden und praktischen Überlegungen unter Verwendung von scikit-learn.
Wie ein Sprachmodell Dokumente nutzt und weshalb ein Quellenlink noch kein Beleg ist.