Definition Recall ist der Anteil der tatsächlich relevanten Dokumente, die zu einer Suche gefunden wurden. Beispiel Stell dir vor, es gibt in deiner Datenbank 10 relevante Dokumente zu einer Frage: Bedeutung im RAG-Kontext Trade-off: Recall vs. Precision Beispiel aus der Medizin: Empfehlung für ein RAG-System:

Wenn es darum geht, Informationen aus großen Dokumentensammlungen zu finden, hört man immer wieder die Begriffe Retriever und Reranker. Beide spielen eine entscheidende Rolle im Bereich der Retrieval-Augmented Generation (RAG), also beim Zusammenspiel von Suchtechnologie und Large Language Models (LLMs). Doch was genau unterscheidet sie voneinander? Der Retriever – schnell und breit suchen Ein Retriever ist die erste Stufe der Suche. Er hat die Aufgabe, aus einer riesigen Menge an Dokumenten oder Textpassagen die wahrscheinlich relevanten Kandidaten herauszufiltern. Es gibt verschiedene Arten von Retrievern: Der Retriever ist also schnell und effizient, aber noch recht grob. Er bringt eine Liste von Kandidaten zurück, zum Beispiel die Top-100 Textstellen. Der Reranker –…

Als KI-Berater werde ich oft gefragt, wie man zum Beispiel RAGFlow optimal konfiguriert, um aus komplexen Dokumenten wie Ingenieursberechnungen das Maximum herauszuholen.Gerade bei technischen PDFs mit Formeln, Tabellen und vielen Abhängigkeiten ist die richtige Chunking-Strategie entscheidend, damit ein LLM später präzise Antworten liefern kann. Der Unterschied zwischen Aufgabenseitengröße und Chunkgröße Zunächst wird in RagFlow oft folgendes verwelchselt: Optimale Chunkgröße für Ingenieursberechnungen Bei technischen Dokumenten wollen wir ganze Rechenschritte zusammenhalten – von Annahmen über Variablendefinitionen bis zum Endergebnis. Empfehlung für diesen Use Case: RAPTOR – ja oder nein? Best Practices 💡 Fazit: Wer präzise Ergebnisse aus technischen Dokumenten will, muss die Chunkgröße in den globalen Einstellungen im Blick behalten und die…

Bei der Entwicklung von NLP-Anwendungen (Natural Language Processing) wie Frage-Antwort-Systemen, Chatbots oder semantischer Suche stellt sich oft eine zentrale Frage: Wie finde ich die richtige Balance zwischen Modellgenauigkeit und Antwortgeschwindigkeit? Größer ist nicht immer besser Grundsätzlich gilt: Je größer und komplexer ein Transformer-Modell, desto höher ist in der Regel auch seine Genauigkeit. Modelle wie GPT-4o erzielen beeindruckende Resultate, benötigen aber gleichzeitig enorme Rechenleistung – was die Antwortzeiten deutlich verlängert. Wer schnelle Antworten erwartet, etwa innerhalb von wenigen Sekunden, muss daher gut abwägen. Leichtgewichte für Echtzeitanwendungen Für Szenarien, bei denen es auf Reaktionsschnelligkeit ankommt – z. B. in Echtzeit-Anwendungen oder bei der Verarbeitung vieler Anfragen gleichzeitig – lohnt sich der Blick auf…

In der Welt der KI-gestützten Informationsverarbeitung spielt die präzise Beantwortung von Fragen eine zentrale Rolle – besonders bei Retrieval-Augmented Generation (RAG). Eine Schlüsselkomponente solcher Systeme sind Transformer-Modelle, die nach dem Abrufen relevanter Textstellen aus einer Vektordatenbank zum Einsatz kommen. Die Rolle von Transformer-Modellen in RAG In einer RAG-Pipeline besteht der erste Schritt darin, passende Dokumentenabschnitte aus einer Vektordatenbank abzurufen – also jenen Kontext, der mit der Benutzerfrage am besten übereinstimmt. Anschließend übernimmt ein Transformer-Modell die Aufgabe, basierend auf diesem Kontext eine Antwort zu generieren. Diese Modelle sind besonders leistungsfähig, wenn es darum geht, die Feinheiten der menschlichen Sprache zu erfassen und Informationen aus mehreren Textquellen zusammenzuführen. So entstehen fundierte und…