Bei pixo setzen wir uns dafür ein, die Grenzen von Technologie und Innovation ständig neu zu definieren. In diesem Sinne freuen wir uns, unsere Zusammenarbeit mit einem talentierten Studenten der Humboldt-Universität zu Berlin bei der Erstellung eines wissenschaftlichen Papiers mit dem Titel "Evaluating the Impact of Question Decomposition and Re-Ranking on Retrieval Augmented Generation" bekannt zu geben.

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Über die Zusammenarbeit
Diese Partnerschaft vereint akademische Strenge mit branchenspezifischem Know-how. Durch die enge Zusammenarbeit mit einem aufstrebenden Wissenschaftler einer der renommiertesten Universitäten Deutschlands wollen wir neue Wege im Bereich der Retrieval-Augmented-Generation (RAG) erkunden.

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Verständnis des Forschungsthemas

• Was ist Retrieval-Augmented-Generation (RAG)?
  Retrieval-Augmented-Generation ist ein fortschrittlicher Ansatz in der Künstlichen Intelligenz, der Abrufmechanismen mit generativen Modellen kombiniert, um genauere und kontextbezogenere Antworten zu erzeugen. Diese Methode überbrückt die Lücke zwischen statischen Wissensdatenbanken und dynamischer Inhaltserstellung und ermöglicht nuanciertere und informiertere Interaktionen.
• Die Rolle der Fragezerlegung
  Die Fragezerlegung besteht darin, komplexe Anfragen in einfachere, handhabbare Unterfragen zu zerlegen. Diese Technik verbessert die Fähigkeit des Systems, komplizierte Anfragen zu verstehen und zu verarbeiten, was zu präziseren Antworten führt.
• Wichtigkeit des Re-Rankings
  Re-Ranking ist der Prozess, bei dem abgerufene Informationen nach Relevanz und Kontext sortiert werden. Durch die Verfeinerung der Rangfolge potenzieller Antworten können wir die Qualität der generierten Antworten erheblich verbessern.

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Ziele der Studie

• Effektivität bewerten: Untersuchung, wie Fragezerlegung und Re-Ranking die Leistung von RAG-Systemen beeinflussen.
• Benutzererfahrung verbessern: Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der präsentierten Informationen identifizieren.
• Integration der Erkenntnisse in pixo-Produkte: Anwendung der Forschungsergebnisse zur Optimierung unserer bestehenden Plattformen und Dienstleistungen.

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Methodik
Die Studie wird eine Kombination aus experimentellen Setups und Datenanalysen umfassen:

• Datenerhebung: Sammlung eines vielfältigen Satzes von Anfragen und Antworten als Grundlage für Tests.
• Algorithmusentwicklung: Implementierung von Fragezerlegungs- und Re-Ranking-Algorithmen innerhalb eines RAG-Frameworks.
• Leistungsmetriken: Nutzung von Präzision, Recall und Benutzerzufriedenheitswerten zur Bewertung der Verbesserungen.
• Iteratives Testen: Kontinuierliche Verfeinerung der Modelle auf Basis der Testergebnisse, um optimale Leistung zu erreichen.

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Erwartete Ergebnisse
Wir erwarten, dass diese Forschung wertvolle Einblicke in folgende Bereiche liefert:

• Verbesserte Genauigkeit: Höhere Präzision bei der Generierung von Antworten und Reduzierung von Fehlinformationen.
• Besseres Verständnis von Kontext: Systeme, die komplexe Anfragen besser verstehen und bearbeiten können.
• Benutzerengagement: Höhere Zufriedenheit durch relevantere und genauere Informationsbereitstellung.

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Auswirkungen auf pixo
Sollte die Studie positive Ergebnisse liefern, planen wir, die Erkenntnisse in unsere Produktlinie zu integrieren.

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Bleiben Sie dran
Wir werden die vollständige Studie nach Abschluss auf unserer Unternehmenswebsite veröffentlichen. Wir laden unsere Kunden, Partner und die Tech-Community ein, sich mit den Ergebnissen auseinanderzusetzen und uns auf diesem spannenden Weg zu intelligenteren KI-Lösungen zu begleiten.

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