RAG mit Daten-Streaming: Ein Guide für Entwickler

Retrieval Augmented Generation (RAG) hilft dabei, Halluzinationen und andere Ungenauigkeiten zu verhindern, die die Generierung von LLM-Content beeinträchtigen. Die Implementierung von RAG muss jedoch neben der Bereitstellung von genauen und aktuellen Informationen auch eine effektive Verwaltung der Daten gewährleisten, um eine Skalierung über Anwendungen und Teams hinweg zu ermöglichen. Der Entwickler-Guide zu RAG zeigt, warum eine Event-getriebene Architektur dafür die beste Lösung ist.

Jetzt erfahren, wie eine Daten-Streaming-Plattform in vier Bereichen der Anwendungsentwicklung mit RAG eingesetzt werden kann.

Highlights:

• Alle Vorteile einer Streaming-RAG-Architektur
• Wie Datenanreicherung, Inferenz, Workflows und Post-Processing implementiert werden können
• Einsatz von Connectors, Flink (einschließlich Stream-Verarbeitung, AI Model Inference, Table API, UDFs, Actions) und Stream-Governance für RAG
• RAG-Anwendungsfälle und Referenzarchitekturen