Tauchen Sie ein in die Welt der Natürlichen Sprachverarbeitung! Entdecken Sie modernste NLP-Rollen, die zu Ihren Fähigkeiten und Leidenschaften passen.
NLP-Jobs entdeckenDie Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Informationen interagieren . Große Sprachmodelle (LLMs, auch generative Modelle oder GenAI genannt) haben jedoch manchmal Probleme mit der sachlichen Genauigkeit und können mit Echtzeitinformationen nicht Schritt halten.
Wenn ChatGPT mit Daten bis zu einem bestimmten Jahr trainiert wurde, wie kann es dann Fragen zu Ereignissen beantworten, die nach dem Stichtag stattgefunden haben?
Mithilfe der Retrieval-Augmented Generation (RAG) können LLMs wie ChatGPT in ihren Antworten auf dem neuesten Stand bleiben.
Natural language processing
Erinnern Sie sich an die alten Mobiltelefone, die einen Satz unter Berücksichtigung der vorhergehenden Wörter vervollständigten? Das ist alles, was LLMs tun.
Ein LLM ist eine Autovervollständigung mit Superkräften. Er ist hervorragend darin, Sprachmuster zu verstehen, kann aber an fachspezifischem Wissen mangeln. LLMs sind dafür berüchtigt, zu halluzinieren, wenn sie die Antwort nicht wissen.
Wir können das Problem von Trugbildern und Ungenauigkeiten abmildern, indem wir die Benutzereingabeaufforderung nehmen, eine externe Wissensdatenbank nutzen und einige nützliche Informationen voranstellen oder anhängen, von denen wir meinen, dass der LLM sie kennen sollte, bevor wir die Eingabeaufforderung an den LLM weitergeben. Wenn der Benutzer beispielsweise eine Frage zum englischen Insolvenzrecht hat, können wir ihm die ursprüngliche Frage zusammen mit einigen relevanten Informationen aus einer Datenbank senden.
Das Ändern der an ein LLM gesendeten Eingabeaufforderung wird auch als Prompt-Engineering bezeichnet.
Mit RAG erweitern wir die Anfrage, indem wir relevante Dokumente aus der Wissensdatenbank abrufen und sie zusammen mit der ursprünglichen Eingabeaufforderung an das LLM übermitteln. Dadurch kann das LLM genauere und aktuellere Antworten generieren.
Eine Demonstration des Insolvency Bot , einem Anwendungsfall von RAG (Retrieval Augmented Generation) im Rechtsbereich.
So können Unternehmen von RAG und prompt engineering profitieren:
Reale Anwendungen der Retrieval Augmented Generation
Die Zukunft von NLP
RAG stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich NLP dar. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit von LLMs mit externem Wissen können Unternehmen neue Ebenen der Effizienz, Genauigkeit und Kosteneffizienz bei der Informationsbeschaffung erreichen. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird RAG in der Zukunft der Mensch-Computer-Interaktion eine zentrale Rolle spielen.
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