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Naive RAG(NRAG)
Grundlegendes „Retrieve-Read“-Framework, das dem traditionellen Prozess aus Indexierung, Retrieval und Generierung folgt
In 30 Sekunden
- Was
- Ruft per semantischer Suche die am besten passenden Dokumentpassagen ab, hängt sie im Prompt aneinander und erzeugt daraus eine Antwort.
- Wann einsetzen
- Einfache Faktenfragen zu gut indexierten Dokumenten, bei denen die Retrieval-Qualität hoch ist und kein mehrstufiges Schlussfolgern nötig ist.
- Achtung
- Abgerufene Passagen können sich widersprechen oder irrelevantes Rauschen enthalten und ohne Ranking oder Filterung die Antwortqualität verschlechtern.
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Naive RAG: Überblick
Grundlegendes „Retrieve-Read“-Framework, das dem traditionellen Prozess aus Indexierung, Retrieval und Generierung folgt
- Simple retrieval pipeline
- Direct passage integration
- Basic semantic search
- Sequential processing
- Straightforward generation
- Minimal preprocessing
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (Karpukhin et al., 2020)arXiv:2004.04906
- Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in ConversationarXiv:2104.07567
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (Gao et al., 2023)arXiv:2312.10997
- A Comprehensive Survey of RAG: Evolution and Future Directions (Gupta et al., 2024)arXiv:2410.12837
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