Retrieval-augmented Generation ermöglicht es KI, Fragen zu beantworten, die auf Ihren eigenen Dokumenten basieren, anstatt nur auf Trainingsdaten. LangChain und LlamaIndex sind die am weitesten verbreiteten Frameworks zum Aufbau von RAG-Pipelines und verbinden LLMs mit Vector Stores und Document Loadern. Pinecone und Weaviate bieten die speziell entwickelten Vektor-Datenbanken, die semantische Retrieval schnell im großen Maßstab ermöglichen, während die APIs von Anthropic und OpenAI als zugrunde liegende Modell-Schicht dienen.
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