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Dokumente mit KI durchsuchen (RAG)

RAG-Pipelines, Korpora und Embedding-Modelle für Antworten aus deinen Dokumenten.

3 Ergebnis(se)
contextetech

nomic-embed-text embeddings locally with Ollama

nomic-embed-text for a 100% local English RAG with Ollama: 768 dimensions, long…

768 dim. 001 Std.
contextetech

BGE-M3 embeddings for RAG over long documents

BGE-M3 for RAG over long documents: 1024 dimensions, up to 8,192 tokens, 100+…

1024 dim. 001 Std.
contextetech

Corpus: AI resource definitions (English)

Definitions of every AI resource type on Contexte Tech, one chunk each with the…

20 Abschnitt(e) 001 Tg.

Was heißt Dokumente mit KI durchsuchen?

Mit RAG antwortet die KI aus deinen eigenen Dokumenten: Sie werden zerlegt und vektorisiert, die passendsten Abschnitte gehen an das Modell, das mit Quellen antwortet.