Weitere Ressourcen

Weitere Ressourcen#

Erweiterte RAG-Techniken#

Hybride Suche#

Kombiniere Vektor-Suche mit traditioneller Keyword-Suche für bessere Ergebnisse:

Verbesserungen für Produktionssysteme#

  • Reranking: Verwende spezialisierte Modelle um Ergebnisse zu verbessern

  • Query Expansion: Erweitere Suchanfragen automatisch

  • Chunk Overlap: Optimiere Überlappung zwischen Text-Chunks

  • Metadaten-Filtering: Nutze Dokumenten-Metadaten für präzisere Suche

Vektor-Datenbanken#

Open Source#

  • Chroma - Einfach zu verwenden, lokal oder gehostet

  • FAISS - Von Meta entwickelt, sehr schnell

  • Weaviate - Vollständige Vektor-Datenbank mit GraphQL

  • Qdrant - Rust-basiert, sehr performant

Kommerzielle Lösungen#

Embedding-Modelle#

Mehrsprachige Modelle#

Wissenschaftliche Modelle#

  • SciBERT - Speziell für wissenschaftliche Texte

  • PubMedBERT - Für biomedizinische Literatur

RAG-Frameworks#

LangChain#

LlamaIndex#

Haystack#

Wissenschaftliche Paper und Tools#

Grundlagen-Paper#

Wissenschaftliche RAG-Systeme#

  • PaperQA - RAG für wissenschaftliche Literatur

  • ScholarQA - Allen Institute’s Wissenschafts-QA

Evaluation#

  • RAGAS - Framework für RAG-Evaluation

  • TruLens - Evaluation und Monitoring von LLM-Apps

Implementierungs-Beispiele#

GitHub Repositories#

Nächste Schritte#

Nach diesem Tutorial kannst du:

  1. Experimentiere mit verschiedenen Embedding-Modellen - Teste, welches für deine Dokumente am besten funktioniert

  2. Verwende eine Vektor-Datenbank - Skaliere dein System für größere Dokumentensammlungen

  3. Implementiere Evaluation - Messe die Qualität deiner RAG-Antworten

  4. Baue eine Web-Interface - Erstelle eine benutzerfreundliche Oberfläche mit Streamlit oder FastAPI

  5. Erweitere um Multimodal-Support - Integriere Bilder und Tabellen aus PDFs

Kontakt#

Hast du Fragen oder Verbesserungsvorschläge?

Viel Erfolg beim Aufbau deines RAG-Systems! 🚀

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