Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Auch große Sprachmodelle können Fehler enthalten, so beeindruckend sie auch sein mögen. Die Auswirkungen dieser Fehler hängen oft von der Art der Eingabeaufforderung, der Kritikalität des Szenarios und der Aktion ab, die durch die LLM-Ausgabe ausgelöst wird. Im privaten Anwendungsfall können Fehler tolerierbar sein, im Unternehmensumfeld kann der Fehler jedoch […]