RAG-Architektur-Patterns: Aufbau von Enterprise-Retrieval-Systemen: Implementierung von Retrieval-Augmented Generation für Rechts-, Gesundheits- und F [German]
Wie extrahieren f hrende Unternehmen in Sekundenschnelle pr zise Antworten aus Millionen unstrukturierter Dokumente? Die Antwort liegt in einer Architektur, die Informationsretrieval mit generativer KI vereint: Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dieses Buch bietet Praktikern und Entscheidern ein fundiertes Handwerkszeug f r den Aufbau leistungsstarker Enterprise-Retrieval-Systeme. Moderne Unternehmen generieren t glich enorme Datenmengen - doch der eigentliche Wert bleibt oft ungenutzt, weil Mitarbeiter nicht schnell genug auf relevante Informationen zugreifen k nnen. RAG stellt hier eine praktikable L sung dar, die Suchmechanismen mit fortschrittlichen Sprachmodellen kombiniert und so kontextgenaue, verl ssliche Antworten liefert. Was Sie in diesem Buch erwarten: - Branchenspezifische Implementierungsmuster f r Recht, Gesundheitswesen und Finanzwesen - mit konkreten Code-Beispielen und Fallstudien - Open-Source-Strategien, die kosteneffiziente Systeme ohne Vendor-Lock-in erm glichen - Architekturentscheidungen f r Enterprise-Skalierung, von Vektor-Datenbanken bis zu Deployment-Strukturen - Balance zwischen Theorie und Praxis: tiefgehende technische Erkl rungen gepaart mit sofort anwendbaren L sungsans tzen - Optimierungstechniken, die Antwortgenauigkeit und Systemgeschwindigkeit messbar verbessern Dies ist kein theoretisches Lehrbuch, sondern ein praxisorientierter Leitfaden f r Ingenieure, die echte Probleme l sen m ssen, und Manager, die ROI-basierte Entscheidungen treffen. Jetzt vorbestellen und Ihr Unternehmen auf die n chste Stufe der Informationsverarbeitung bringen.
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