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Build or Buy RAG? Evaluating Your Options for GenAI with Retrieval Augmented Generation [EN]
Retrieval Augmented Generation (RAG) hat sich als effiziente Methode für eine optimierte Zuverlässigkeit von GenAI-Sprachmodellen etabliert. Diese Research Note untersucht die Anforderungen an RAG, definiert seine Architekturelemente und vergleicht die Möglichkeiten, einen eigenen Workflow zu entwickeln oder ein kommerzielles RAG-Produkt zu erwerben.
Data und AI Leaders lernen in dieser Research Note:
- Was RAG ist, wie es funktioniert und welche Anwendungsfälle es unterstützt
- Warum kommerzielle RAG-Produkte gewisse Vorteile gegenüber maßgeschneiderten RAG-Workflows bieten
- Bewertungskriterien und Schlüsselfragen für Anwender bei der Entscheidung zwischen Kauf und Eigenentwicklung.
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„BARC Surveys geben mir einen praktischen Überblick darüber, was es auf dem Markt gibt und was man im Alltag über Data, BI und Analytics sonst nicht mitbekommt.“
Pietro Grammatico, Director Service Management BI, Vorwerk
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Dieser Bericht vergleicht die Optionen, einen benutzerdefinierten Workflow zu erstellen oder ein kommerzielles RAG-Produkt zu kaufen.
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