Diese Methode kombiniert die Stärken von Retrievial-basierten und generativen Ansätzen, um präzisere und informativere Texte zu erzeugen.

Die Effektivität von RAG-Systemen hängt stark von der Qualität und der Verfügbarkeit der Daten ab, auf die sie zugreifen. In einem industriellen Kontext kann es eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass die Daten, die für das Training und die Operation des Modells verwendet werden, aktuell, relevant und präzise sind. Unvollständige, veraltete oder irrelevante Daten können die Leistung des Systems erheblich beeinträchtigen.

Und genau dafür haben die Entwicklerinnen und Entwickler von Renumics das Industrial AI Canvas veröffentlicht.

Die Idee dahinter: Mehr Transparenz in AI-Projekten und die Sicherheit, dass Ebenen nicht vergessen werden. Suwelack und seinem Team ist es wichtig zu betonen, dass es bei der Canvas-Methode nicht darum geht, ein Projekt vollständig im Voraus zu planen, sondern sich durch die Berücksichtigung kritischer Schlüsselaspekte einen ersten Überblick über Chancen und Risiken zu verschaffen. Während des gesamten Projekts kann der Canvas genutzt werden, um den aktuellen Stand zu dokumentieren und gegebenenfalls Aktualisierungen vorzunehmen.

Wie das Industrial AI Canvas und RAG zusammenspielen und wie RAG-Projekte in der Industrie ausgestaltet sind, hören Sie im Industrial AI Podcast.