💡 Zusammenfassung
Das Webinar bietet eine tiefgehende Einführung in das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) und wie es den Informationszugriff revolutioniert. Stefan Heberling von BBV und die Experten Martin König und Marius Högger erklären, wie RAG durch die Anreicherung von Benutzeranfragen mit zusätzlichem Wissen präzise Antworten liefert. Sie gehen detailliert auf die verschiedenen Pipeline-Schritte ein – von der Datenaufnahme bis zur Antwortgenerierung. Besonders hervorzuheben ist die Diskussion über die technischen Stellschrauben, wie das Chunking von Texten und das Preprocessing, die maßgeblich die Leistung eines RAG-Systems beeinflussen. Im Q&A-Teil werden Fragen zu Implementierungen und Herausforderungen in der Praxis behandelt, wie beispielsweise die Handhabung von Berechtigungen und die Fähigkeit von RAG, Zusammenfassungen zu erstellen.

⬆️ Highlights
🔍 Einführung in RAG: Darstellung, wie RAG den Informationszugriff revolutioniert, indem es Wissensdatenbanken zur präzisen Beantwortung von Anfragen nutzt.
📚 Pipeline-Überblick: Detaillierte Erklärung der Ingestion-, Query- und Retrieval-Pipelines und deren Bedeutung für die Wissensextraktion.
🧠 Chunking und Kontext: Besondere Betonung auf das effiziente Aufteilen von Texten und die Wichtigkeit der Kontextgröße in LLMs.
❓ Praktische Fragen: Diskussion über die technische Machbarkeit von Query Rewriting und die Herausforderungen beim Handling von Bilddaten und Metadaten.

Kapitelübersicht
00:00:02 – Einführung in RAG Stefan Heberling erklärt die Relevanz von RAG im Kontext des schnellen und präzisen Informationszugriffs und stellt die Experten des Webinars vor.
00:01:48 – Grundlagen und Fachbegriffe Martin König führt in grundlegende Konzepte wie Large Language Models (LLMs) und die spezifische Rolle von RAG ein.
00:03:55 – Ingestion Pipeline und Chunking Erklärung, wie Daten in eine Wissensdatenbank aufgenommen und in verarbeitbare Chunks aufgeteilt werden, einschließlich der Bedeutung des optimalen Chunkings.
00:12:30 – Preprocessing und Metadaten Marius Högger beschreibt, wie Texte für die Nutzung in RAG-Systemen aufbereitet und mit Metadaten angereichert werden, um die Suche zu optimieren.
00:18:41 – Query Pipeline und Intent Recognition Vorstellung der Query Pipeline, mit Fokus auf die Erkennung von Benutzerabsichten und das Umschreiben von Anfragen für eine präzisere Suche.
00:28:54 – Retrieval Pipeline und Reranking Martin König erläutert die Retrieval Pipeline, wie relevante Daten extrahiert und neu bewertet werden, um optimale Antworten zu generieren.
00:35:43 – Zusammenfassung und Q&A-Session Diskussion über die praktischen Anwendungen und Herausforderungen von RAG, einschließlich Governance, Bilddatenhandling und der Frage, ob RAG halluzinieren kann.