RAG- und wissensbasierte Chatbot-Experimente

Zweck. Diese Arbeit untersucht, wie ein Chatbot aus einer festgelegten Wissensquelle antworten kann, statt sich nur auf ein allgemeines Modell zu stützen.

Beitrag von Vinod. Im Rahmen der aktuellen KI-Engineering-Ausbildung hat Vinod die Experimente entworfen und durchgeführt: Quellenmaterial vorbereiten, retrieval-gestützte Antworten testen und prüfen, ob Antworten mit dem abgerufenen Text übereinstimmen.

Was geübt wurde. Embeddings, Vektordatenbank-Konzepte, Retrieval-Augmented Generation, wissensbasierte Antworten und Evaluationsüberlegungen — ob eine Antwort durch die abgerufene Quelle gestützt ist.

Verwendete Werkzeuge. RAG-Umsetzung, Embeddings, Vektordatenbanken und wissensbasierte Chatbots, wie im beruflichen Toolkit aufgeführt, innerhalb des Be10x AI Engineering Career Accelerator — Inner Circle, das Embeddings, Vektordatenbanken und RAG umfasst.

Status und Belege. Dies ist aktuelles Lernen und praktisches Experimentieren, kein Produktionssystem und keine bezahlte Kundenlieferung. Es ist kein öffentliches Repository, kein Screenshot, kein Evaluationswert und keine Deployment-URL hier veröffentlicht.