Embeddings

Wenn Sie sich mit retrieval-augmented generation (RAG) beschäftigen, führt dieser Abschnitt Sie in einfachen Worten durch Text-Embeddings – was sie sind, wie sie in Suche und Abruf passen und wie man zwei gängige lokale Setups von Python aus mit Ollama oder einer OpenAI-kompatiblen HTTP-API aufruft (wie sie von vielen llama.cpp-basierten Servern bereitgestellt werden).

RAG-Tutorial: Architektur, Implementierung und Produktionsleitfaden

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.