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Glossar · AI

Was ist RAG Chunks?

Dabei handelt es sich um eine Version langer Dokumente, die in kleine Teile unterteilt werden, damit künstliche Intelligenz sie leichter verstehen kann.

Definition

Die Menge an Informationen, die KI-Modelle gleichzeitig lesen können, ist begrenzt. RAG Chunks unterteilt große Dokumente in sinnvolle und kleine Teile, sodass künstliche Intelligenz genau die Informationen finden kann, die sie benötigt. Auf diese Weise gibt das Modell korrekte Antworten, indem es sich nur auf die relevante Seite konzentriert, anstatt ein ganzes Buch zu lesen.

Analogie: Anstatt sich eine riesige Enzyklopädie zu merken, ist es so, als würde man mit Hilfe eines Indexes das gesuchte Thema finden und nur diese Seite lesen.

So funktioniert es

Wenn Dokumente in das System hochgeladen werden, werden sie automatisch in kleine Stücke geteilt und jedes Stück wird nummeriert. Wenn Sie eine Frage stellen, findet das System den relevantesten Teil und präsentiert ihn der künstlichen Intelligenz.

Wo es eingesetzt wird

Es wird in der Datenaufbereitungsphase eingesetzt, die die Grundlage von RAG-Systemen bildet.

Häufig verwechselt mit

Es ist nicht nur wichtig, die Daten zu teilen, sondern sie unter Wahrung der sinnvollen Integrität zu teilen.

Häufige Fragen

Was passiert, wenn die Stücke zu klein sind?

KI kann den Kontext verlieren, daher sollte die Größe der Fragmente ausgewogen sein.

Warum geben wir nicht den vollständigen Text?

Es steigen nicht nur die Kosten, sondern das Modell kann sich auch in zu vielen Informationen verlieren und die falsche Antwort geben.

Verwandte Begriffe

Verwandte Werkzeuge

Diese Erklärung wurde für TreScout in einfacher Sprache verfasst und maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung. Wenn etwas falsch oder unvollständig wirkt, schreiben Sie an hello@trescout.com. Auf Türkisch lesen →