Large Language Models (LLMs) sind aus vielen Anwendungsbereichen nicht mehr wegzudenken. Gleichzeitig stoßen sie an Grenzen, wenn es um aktuelles, spezifisches oder überprüfbares Faktenwissen geht. Retrieval-Augmented Generation (RAG) adressiert dieses Problem, indem externe Datenquellen gezielt in die Antwortgenerierung eingebunden werden.
Der kostenfreie Vortrag führt in die Grundlagen von RAG ein und erläutert das Zusammenspiel von Retrieval-Systemen und generativen Modellen. Neben einfachen RAG-Ansätzen werden auch komplexere Methoden, typische Fehlerquellen sowie unterschiedliche Anwendungsszenarien vorgestellt – etwa für Chatbots oder erweiterte Suchsysteme. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den infrastrukturellen Rahmenbedingungen für den institutionellen Einsatz von RAG-Diensten.
Referent
Malte Dreyer ist Direktor des Zentrums Computer- und Medienservice (CMS) der Humboldt-Universität zu Berlin. Er verantwortet dort die strategische Steuerung der digitalen Infrastruktur, IT-Services und Medientechnik. Seine Arbeitsschwerpunkte liegen u. a. in den Bereichen Forschungsdatenmanagement, Service- und Cloudinfrastrukturen sowie digitale Souveränität von Hochschulen.