Dokumente mit KI durchsuchen (RAG)

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

contextetech

nomic-embed-text embeddings locally with Ollama

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

768 dim. 002 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. 002 Std.

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.