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Korrigierendes RAG (CRAG)
RAG-System, das schlechte Retrieval-Ergebnisse automatisch durch Qualitätsbewertung und erneutes Retrieval erkennt und korrigiert
In 30 Sekunden
- Was
- Ruft Dokumente ab, bewertet ihre Relevanz und startet mit verfeinerten Suchanfragen einen neuen Abruf, sobald die Qualität unter den Schwellenwert fällt.
- Wann einsetzen
- Abrufintensive Aufgaben, bei denen die ersten Ergebnisse oft unvollständig oder veraltet sind und zusätzliche API-Aufrufe vertretbar sind.
- Achtung
- Zu hoch angesetzte Qualitätsschwellen lösen endlose Wiederholungsschleifen aus, zu niedrige machen das Verfahren sinnlos und verschwenden Rechenzeit.
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Korrigierendes RAG (CRAG): Überblick
RAG-System, das schlechte Retrieval-Ergebnisse automatisch durch Qualitätsbewertung und erneutes Retrieval erkennt und korrigiert
- Retrieval quality assessment
- Automatic error detection
- Corrective re-retrieval
- Query refinement strategies
- Knowledge source expansion
- Quality-based filtering
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- Corrective Retrieval Augmented Generation (Yan et al., 2024)arXiv:2401.15884
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection (Asai et al., 2023)arXiv:2310.11511
- Active Retrieval Augmented Generation (Jiang et al., 2023)arXiv:2305.06983
- Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation (Barnett et al., 2024)arXiv:2407.01219
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