24.01.2024 | 

Webinar: Advanced RAG – Dynamically Selecting the best Retrievers for Queries with AI

Bei Retrieval Augmented Generation werden Daten aus Retrievalsystemen wie z.B. Vector DBs verwendet, um die relevanten Informationen für die Beantwortung einer Frage zu finden. Wenn mehrere Retrievalsysteme benutzt werden, kann die Auswahl des optimalen Abfragesystems zu einer Anfrage eine Herausforderung darstellen. In diesem Webinar wird das MultiRouteChain-Paradigma aus dem LangChain Framework vorgestellt, das eine dynamische Auswahl des Retrievalsystems basierend auf einem semantischen Matching von Frage und Retrievalsystem-Schwerpunkt ermöglicht. Das Live-Coding wird veranschaulichen, wie MultiRouteChain die Leistung von RAG zur Beantwortung von Anwenderfragen verbessert, indem für jede Anfrage die relevanteste QA-Kette für das Retrieval ausgewählt wird.

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Marco Frodl ist Consultant bei der Thinktecture AG und versteht sich als ein IT-Dolmetscher zwischen Developern und Anwendern.

Moderation

Gøran Homberg

Gøran Homberg

Gøran Homberg ist Consultant bei Thinktecture und arbeitet mit unseren Kunden bzgl. deren Anforderungen, Projektansätzen und zugehörigem Projekt-Management.

Agenda

  • Introduction to RAG and its Significance in Generative AI
  • Overview of the Simple RAG Workflow (Live Demonstration)
  • Exploring the Need for Multiple Retrieval Systems in Generative AI
  • LangChain's MultiRouteChain Paradigm for Dynamic Retrieval System Selection
  • Demonstration of Dynamic Retrieval System Selection Using MultiRouteChain (Live Demo)

Material & Video zu
"Advanced RAG - Dynamically Selecting the best Retrievers for Queries with AI"

Links aus dem Webinar:

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