Tag: RAG
Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar
Reranking forbedrer RAG-systemers svarkvalitet ved å sortere hentede dokumenter etter semantisk relevans. LLM-baserte metoder gir høyere nøyaktighet, men med høyere latens. Det er nå en nødvendig del av produksjonsklare systemer.
Read More
Redusere hallucinasjoner med RAG: Hvordan måle effekten på store språkmodeller
RAG reduserer hallucinasjoner i store språkmodeller ved å koble dem til pålitelige kilder. Studier viser 0 % hallucinasjoner med riktige data. Her er hvordan det fungerer, hvilke tall som bekrefter det, og hvordan du implementerer det riktig.
Read More
Finetunede modeller for spesifikke bruksområder: Når spesialisering slår generelle LLM-er
Finetunede modeller leverer 30-50% bedre nøyaktighet i spesifikke oppgaver enn generelle LLM-er. Lær hvordan du bruker QLoRA, RAG og gode data for å bygge modeller som virkelig løser problemer - ikke bare ser ut som det.
Read More