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Vortrag: Retrieval-Augmented Generation – Faktenbasiertes Wissen für Large Language Models

19.01.2026, 18:00 Uhr - 19.01.2026, 19:30 Uhr

Via Zoom
Online

Deutschland
mail@dgi-info.de

h t t p s : / / d g i - i n f o . d e / e v e n t / r e t r i e v a l - a u g m e n t e d - g e n e r a t i o n - r a g - f a k t e n b a s i e r t e s - w i s s e n - f u r - l a r g e - l a n g u a g e - m o d e l s /Externer Link

Der Vortrag stellt Grundlagen, Methoden und Anwendungsmöglichkeiten von RAG-Diensten (Retrieval-Augmented Generation) vor. In der modernen KI-Welt stoßen Large Language Models (LLMs) an Grenzen, wenn es um die Verarbeitung von Faktenwissen und spezifischen Daten geht. Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel, da es durch eine Kombination von Retrieval-Systemen und generativen Modellen präzisere, faktenbasierte und kontextbezogene Antworten geben kann. Neben diversen RAG-Methoden werden auch mögliche Fehlerquellen beleuchtet sowie unterschiedliche Anwendungen auf Basis von RAG-Infrastruktur vorgestellt. Darüber hinaus wird über infrastrukturelle Rahmenbedingungen für den institutionellen Einsatz von RAG-Diensten gesprochen.

Schlagwörter

Faktenwissen, Künstliche Intelligenz, Large Language Models, Retrieval-Augmented Generation,

Art der Veranstaltung Vortrag / Vorlesung
Inhaltsbereich der Veranstaltung Wissenschaft/Bildungsforschung; Bildungspolitik/Bildungsverwaltung; Medien- und Informationskompetenz
Adressaten Hochschullehrer/innen / Forscher/-innen; Bibliotheks- und Dokumentationsfachkräfte; Fachleute aus Bildungspolitik und -verwaltung
Tagungssprache Deutsch
Veranstalter

Deutsche Gesellschaft für Information und Wissen e.V. (DGI)

Zuletzt geändert am 17.12.2025

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