Ez az útmutató betekintést nyújt abba, hogyan lehet pontosabbá tenni a retrieval-augmented generation (RAG) rendszereket, különös figyelmet fordítva a kontextuális lekérdezésre. A bemutatott stratégia az Anthropic által ismertetett módszeren alapul, és azt járja körül, milyen módszerek segítenek abban, hogy a LLM-ek (nagyméretű nyelvi modellek) jobban megértsék az adatbázisból visszakeresett információk összefüggéseit.
Felmerülnek olyan kérdések, mint hogy hogyan működik a hagyományos RAG, miért szükségesek további lépések az alap megközelítésen túl, illetve miként lehet a dokumentumokat hatékonyabb darabokra bontani. Innovatív példákon keresztül ismerhető meg, miként lehet egyszerű programozási megoldásokkal (pl. N8N workflow, Python scriptek) extra kontextust adni a dokumentumrészletekhez, amely jelentősen emeli a visszakeresés pontosságát.
A videó bemutatja a különböző vektoralapú adatbázisokat (pl. Neon, Superbase, Quadrant) és azok előnyeit is, felveti az autoskálázás és a költséghatékonyság kérdését is, miközben technikai kulisszatitkokra is fény derül: például miként csökkenthető a promptok feldolgozásának költsége prompt caching segítségével.
A kézikönyv továbbá olyan gyakorlati példákon keresztül vezeti végig a nézőt, mint egy marketingstratégia keresése vagy fejlesztési státusz lekérdezése egy tudásbázisban, bemutatva, hogyan segíthet az újfajta kontextuális előfeldolgozás a válaszadásban. A bemutatott folyamatok kényelmesen adaptálhatóak saját AI ügynökök fejlesztéséhez is.
