Why Most RAG Pipelines Fail in Production

Dieser Artikel untersucht, warum die meisten RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation) in der Produktion scheitern, indem er die Einfachheit von Demos mit der Komplexität und Unordnung realer Datensätze vergleicht. Er beleuchtet die Herausforderungen der KI-Systemtechnik, insbesondere bei der Datenaufnahme, um RAG auf Produktionsumgebungen zu skalieren.