Mehr als nur RAG-Grundlagen: Strategien und Best Practices für die RAG-Implementierung

Maxime Voisin

Senior Product Manager

Cohere

Lily Adler

Principal Solutions Architect

Elastic

Lernen Sie bei uns erweiterte Techniken für Retrieval Augmented Generation (RAG) kennen. Dieser Vortrag richtet sich an Entwickler:innen, Data Scientists sowie KI-Begeisterte und vermittelt wichtige Einblicke zur Optimierung Ihrer RAG-Systeme.

Wenn Sie RAG bereits getestet haben und vorhandene Implementierungen optimieren möchten, erhalten Sie von unseren Vortragenden praktische Maßnahmen für den Aufbau von RAG-basierten Systemen, die in der Produktion laufen und frei skalierbar sind.

In Bezug auf die Abrufphase befassen wir uns mit Themen wie Aufteilungsstrategien, Auswahl von Einbettungsmodellen und Bewertung der Performance. Auch Themen zu erweiterten generativen Techniken, Zugriffssteuerung und Performance-Bewertung werden behandelt, um sicherzustellen, dass Ihre Systeme zu einem vernünftigen Preis für die richtigen Nutzer:innen funktionieren.

Melden Sie sich direkt an, um sich über die neuesten Muster und Techniken für eine herausragende RAG-Performance zu informieren!

Highlights

• Aufbau Ihrer Abruf-Pipeline: Strategien für die Datenorganisation, Aufteilung in kleinere Teilmengen und Modellauswahl
• Integration von Daten mit generativer KI: Nahtlose Datenübergabe, Multi-Abfrage-Techniken und Anwendungsfälle
• Bereitstellung von RAG-Systemen: Umgebungsoptionen, Gesamtbetriebskosten und Schnittstellendesign
• Einführung in Elastic und Cohere: Überblick über leistungsstarke Tools zur RAG-Optimierung

Weitere Ressourcen (größtenteils in englischer Sprache)

• Die offene Inferenz-API von Elasticsearch unterstützt die Modelle von Cohere nativ
• Notebooks auf Elastic GitHub für die Arbeit mit Bedrock, Azure OpenAI, Cohere, LlamaIndex und mehr