In meinem Vortrag über Retrieval Augmented Generation (RAG) möchte ich einen umfassenden Überblick über diese Schlüsseltechnologie in der modernen Suchlandschaft geben. RAG kombiniert die Stärken von Abruf- und Generierungsmodellen, um präzisere und kontextbezogenere Suchergebnisse zu liefern. Dabei werde ich die technischen Grundlagen erläutern, einschließlich der Vektordarstellung und -indizierung, dem Einsatz von Vektordatenbanken sowie der Integration mit großen Sprachmodellen (LLMs).
Ich werde die neuesten Fortschritte in RAG-basierten Suchsystemen beleuchten, insbesondere in Bereichen wie Intent-Detection zur Verbesserung der Suchanfrageninterpretation, Routing zur Optimierung der Informationsweiterleitung und Halluzinationsprävention zur Vermeidung von Fehlinformationen. Anhand konkreter Beispiele und persönlicher Erfahrungen zeige ich, wie RAG in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um Suchprozesse zu optimieren und Benutzererfahrungen zu verbessern.
Darüber hinaus werde ich aktuelle Herausforderungen bei der Implementierung von RAG-Systemen diskutieren und innovative Lösungsansätze präsentieren, die von führenden Unternehmen und Forschern entwickelt wurden. Abschließend blicke ich auf die Zukunft von RAG in der Suche und erörtere potenzielle Entwicklungen, die die Art und Weise, wie wir Informationen finden und verarbeiten, revolutionieren könnten.
Dieser Vortrag richtet sich an Entwickler, Data Scientists und IT-Entscheider, die ihr Verständnis von RAG vertiefen und dessen Potenzial für fortschrittliche Suchsysteme erkunden möchten. Die Teilnehmer werden mit praktischen Einblicken und umsetzbaren Strategien für die Integration von RAG in ihre eigenen Projekte ausgestattet.

Dies ist ein brandneuer Vortrag. Ich lasse hier einiges meiner eigene Erfahrung hinein fließen, die ich in Kundenprojekten gewonnen habe.