Advanced RAG – Dynamically Selecting the best Retrievers for Queries with AI
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Advanced RAG – Dynamically Selecting the best Retrievers for Queries with AI
Bei Retrieval Augmented Generation werden Daten aus Retrievalsystemen wie z.B. Vector DBs verwendet, um die relevanten Informationen für die Beantwortung einer Frage zu finden. Wenn mehrere Retrievalsysteme benutzt werden, kann die Auswahl des optimalen Abfragesystems zu einer Anfrage eine Herausforderung darstellen. In diesem Webinar wird das MultiRouteChain-Paradigma aus dem LangChain Framework vorgestellt, das eine dynamische Auswahl des Retrievalsystems basierend auf einem semantischen Matching von Frage und Retrievalsystem-Schwerpunkt ermöglicht. Das Live-Coding wird veranschaulichen, wie MultiRouteChain die Leistung von RAG zur Beantwortung von Anwenderfragen verbessert, indem für jede Anfrage die relevanteste QA-Kette für das Retrieval ausgewählt wird.
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