Portal:Künstliche Intelligenz/RAG: Unterschied zwischen den Versionen

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Die verpflichtende Nutzung generativer KI-Anwendungen in der Hochschullehre, z.B. im Rahmen einer Studienleistung, ist nur möglich, wenn es hierfür datenschutzkonforme Lösungen gibt. Viele externe, frei verfügbare KI-Anwendungen erfordern eine Anmeldung unter Angabe personenbezogener Daten (E-
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die die Stärken von abfragebasierten und generativen Modellen der künstlichen Intelligenz kombiniert. Mit einem RAG "befragen" Sie über einen Chat definierte Ordnerinhalte oder Datenbanken, die Sie selbst gefüllt haben. Stellen Sie sich einen geschützten Ordner vor, in dem alle Ihre Vorlesungsscripte, zusätzliche Materialien, eine Liste der Ansprechpartner und ein Timetable Ihrer Veranstaltungen abgelegt und indexiert sind. Eine Chat beantwortet dann Fragen zu Ihrer Veranstaltung und greift dabei auf die Inhalte Ihres Ordners zurück. In Verbindung mit einem passenden Systemprompt entsteht so ein Chatbot für Ihre Veranstaltung. Die Güte der Antworten hängt allerdings nicht allein vom Umfang Ihrer Dateien ab, sondern - und hier liegt eine Schwierigkeit - auch von der Güte der transformierten und vorbereiteten Daten für die KI.
 
 
Die MLU verfügt derzeit noch nicht über ein solches System. Der IT-Dienstleister GWDG für die Hochschulen in Niedersachsen, der auch CHAT-AI der Academic Cloud betreibt, bietet allerdings kostenfrei das Werkzeug Arcana an, mit deren Hilfe alle Lehrenden der MLU solche RAG-Modelle erstellen können. 





Version vom 9. Juli 2025, 11:26 Uhr

RAG-Modelle selbst erstellen und nutzen

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die die Stärken von abfragebasierten und generativen Modellen der künstlichen Intelligenz kombiniert. Mit einem RAG "befragen" Sie über einen Chat definierte Ordnerinhalte oder Datenbanken, die Sie selbst gefüllt haben. Stellen Sie sich einen geschützten Ordner vor, in dem alle Ihre Vorlesungsscripte, zusätzliche Materialien, eine Liste der Ansprechpartner und ein Timetable Ihrer Veranstaltungen abgelegt und indexiert sind. Eine Chat beantwortet dann Fragen zu Ihrer Veranstaltung und greift dabei auf die Inhalte Ihres Ordners zurück. In Verbindung mit einem passenden Systemprompt entsteht so ein Chatbot für Ihre Veranstaltung. Die Güte der Antworten hängt allerdings nicht allein vom Umfang Ihrer Dateien ab, sondern - und hier liegt eine Schwierigkeit - auch von der Güte der transformierten und vorbereiteten Daten für die KI.


Die MLU verfügt derzeit noch nicht über ein solches System. Der IT-Dienstleister GWDG für die Hochschulen in Niedersachsen, der auch CHAT-AI der Academic Cloud betreibt, bietet allerdings kostenfrei das Werkzeug Arcana an, mit deren Hilfe alle Lehrenden der MLU solche RAG-Modelle erstellen können.



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