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Muster zur Kontextauswahl(CSEL)
Dynamisches Abrufen und Zusammenstellen relevanten Kontexts mittels RAG, semantischer Suche und intelligenter Kontextkuratierung
In 30 Sekunden
- Was
- Ruft relevanten Kontext dynamisch aus mehreren Quellen ab, bewertet ihn mit semantischer Suche und RAG und stellt die besten Treffer für jede Aufgabe zusammen.
- Wann einsetzen
- Große Wissensbasen, bei denen der vollständige Kontext die Token-Grenzen sprengt und die Relevanz je nach Aufgabentyp schwankt.
- Achtung
- Abgerufener Kontext übersieht womöglich fachliche Feinheiten oder widerspricht sich selbst, sodass eine Prüfung nötig ist, bevor der Agent darauf handelt.
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Muster zur Kontextauswahl: Überblick
Dynamisches Abrufen und Zusammenstellen relevanten Kontexts mittels RAG, semantischer Suche und intelligenter Kontextkuratierung
- Dynamic context assembly based on task requirements
- Semantic similarity-based context retrieval
- RAG integration for enterprise knowledge bases
- Intelligent context prioritization and ranking
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (Karpukhin et al., 2020)arXiv:2004.04906
- ColBERT: Efficient and Effective Passage Search (Khattab & Zaharia, 2020)arXiv:2004.12832
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Learning Dense Representations for Entity Retrieval (Yamada et al., 2019)arXiv:1909.10506
- Pinecone Vector Database - Semantic Search
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