Context Retrieval

Building a production-ready RAG pipeline

Große Sprachmodelle (LLMs) halluzinieren oft, wenn ihnen aktueller Kontext oder spezifisches Wissen fehlt. Retrieval-Augmented Generation (RAG) behebt dies, indem es LLMs externe, relevante Daten bereitstellt, wodurch sie genaue Antworten generieren können; der Autor baute Keystone, um RAG auf die Aktivität von GitHub-Repositories anzuwenden.