Retrieval-Augmented Generation
1 ArtikelRetrieval-Augmented Generation verbindet Sprachmodelle mit externen Wissensbeständen, bevor eine Antwort erzeugt wird. Dokumente werden indiziert, über semantische Suche abgerufen und als begrenzter Kontext an das Modell übergeben; Berechtigungen und Quellenbelege bleiben dabei zentral. Beiträge behandeln Chunking, Embeddings, Vektordatenbanken, Aktualisierung und Messung der Retrieval-Qualität. Der Tag gilt dieser Architektur, nicht jeder Such- oder Chatfunktion mit Dokumenten.
Vier Architekturstrategien senken Token-Kosten bei KI-Agenten
Unternehmen stehen beim Einsatz von KI-Agenten unter Kostendruck. Neue Architekturansätze wie Knowledge Layer und Context Graph sollen Token-Verbrauch und Ausgaben senken. Welche Folgen das für den KI-Betrieb hat, bleibt offen