// Classified_Document // Level_Fortgeschritten • 10 Std
Modul 5 — KI in zuverlässigen Quellen verankern (RAG)
"Integrieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um das LLM mit spezifischen und aktualisierten Daten anzureichern."
⚠ System_Analysis:Machen Sie Ihre KI-Antworten präziser, indem Sie sie in Ihren eigenen Daten verankern.
Target_Objectives.jsonREAD_ONLY
01Das RAG-Prinzip (Retrieval-Augmented Generation) verstehen
02Eine einfache RAG-Pipeline mit Vektordatenbank implementieren
03Chunk-Strategien und Abrufqualität optimieren
Directory_Structure
CHAPTER_01
Einführung in RAG: Warum externe Daten integrieren?
CHAPTER_02
Vektorisierung, Embeddings und semantischer Abruf.
CHAPTER_03
Übung: ein Dokumentenset indexieren und mit RAG abfragen.
CHAPTER_04
Optimierung: Chunking, Metadaten und Reranking.
Capabilities_Matrix
Eine RAG-Pipeline mit Vektordatenbank implementieren.Dokumente für optimalen Abruf chunken und indexieren.Abrufqualität mit Metadaten und Reranking verbessern.