Domain Adaptation of Large Language Models for Polymer-Composite Additive Manufacturing Using Retrieval-Augmented Generation and Fine-Tuning

Diese Studie untersucht Strategien zur Anpassung von allgemeinen großen Sprachmodellen (LLMs) an spezialisierte Ingenieurdomänen, insbesondere die additive Fertigung, um die Antwortgenauigkeit und -relevanz zu verbessern. Sie erforscht den Einsatz von domänenspezifischem Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) durch die Erstellung eines kuratierten Korpus zur Evaluierung.