Ihre Datenvorbereitung ist wichtiger als Ihr Technologie-Stack

Es ist nicht großartig, ihnen einfach Zugriff auf Ihren Laufwerk zu geben und zu sagen: 'Grübeln Sie darüber in dieser Wissensbasis herum.' Tatsächlich machen sie einen sehr schlechten Job dabei, die Bedeutung der Vergangenheit zu verstehen und Gewichte auf Sachen zu setzen. Sie wollen tatsächlich darüber nachdenken, was genau der Kontext ist, in dem Sie es ihnen geben möchten und welche Wissensbasis Sie haben möchten, dass sie sich darauf konzentrieren.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein KI-Ansatz, bei dem Systeme zunächst relevante Informationen aus Datenbanken abrufen, bevor sie Antworten auf Benutzerabfragen generieren.

Bei vielen Unternehmen, die ich gesehen habe, kommt die größte Leistungsfähigkeit ihrer RAG-Lösungen aus besseren Datenvorbeitungen, nicht aus der Qual über die Auswahl von Vektor-Datenbanken.

LLMs können nur so gut sein wie die Daten, die ihnen gegeben werden, und wie aktuell diese Daten sind. Sie sind letztendlich wie Informations-Reißwölfe. Sie sind grenzenlose Informationsfresser. Man kann ihnen niemals genug Informationen geben, um wirklich ihren Wert zu nutzen.

Der Unterschied zwischen dem richtigen Kontext und nicht, ist genau der Unterschied zwischen einer guten Antwort und einer schlechten Antwort.