GGalileo AI

Galileo AI

ai observabilitydatenabrufarchitektur des maschinellen lernens

Beschreibung

# RAG-Architektur Von naiven Pipelines zu agentischem Retrieval - Die Produktions-RAG verlässt sich jetzt auf mehrstufiges Retrieval, hybride Suche und Nachbewertung. - Agentic RAG fügt Kontrollschleifen hinzu, sodass das Modell entscheidet, wann und wie abgerufen wird. - GraphRAG verbessert das Multi-Hop-Retrieval durch Entitäts- und Beziehungsstruktur. - Halluzinationen können bestehen bleiben, selbst wenn das Retrieval erfolgreich ist. - Die Chunking-Strategie verändert die Qualität und die Kosten des Retrievals erheblich. - Laufzeit-Schutzmaßnahmen und zentrale Durchsetzung von Richtlinien sind wichtig für autonome Agenten. ## **Aufbau mehrstufiger Retrieval-Pipelines** Die Produktions-RAG hat sich über

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