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 Vorlesungsskripte, zusätzliche Materialien, eine Liste der Ansprechpartner und ein Timetable Ihrer Veranstaltungen abgelegt und indexiert sind. Ein 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. Für eine Umsetzung benötigen Sie einen Account für die Academic Cloud, der über Ihren Uni-Login realisiert wird.
RAG-Modelle selbst erstellen und nutzen
Anleitung RAG-Modell mit Arcana erstellen
Retri
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