Michael Rifkin

Willkommen! Mein Name ist Michael Rifkin.Ich komme aus Wulfsen bei Hamburg und arbeite als Produktmanager und AI-Berater für große Unternehmen – derzeit mit Schwerpunkt auf Logistiklösungen. In den vergangenen Jahren lag mein Fokus auf künstlicher Intelligenz, Cloud-Technologien und Big Data – mit dem Anspruch, Innovationen nicht nur zu verstehen, sondern im Unternehmensalltag wirklich nutzbar zu machen. Schon im Alter von sieben Jahren durfte ich zum ersten Mal vor einem Computer sitzen – und war sofort von den digitalen Möglichkeiten begeistert.Damals gab es Computer eigentlich nur in großen Rechenzentren, und das Internet war für die meisten noch ein unbekannter Begriff. Die Begeisterung für IT wuchs im Laufe meiner Kindheit weiter, und…

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 –…