RAG AI agent 🤖 Hva er det?

I denne video præsenterer jeg RAG-databaser, som står for Retrieval Augmented Generation. Jeg forklarer, hvordan de fungerer ved at kombinere en vidensdatabase med generative AI-modeller som ChatGPT. Jeg viser også, hvordan man bygger en RAG-database ved hjælp af Supabase, og hvordan man interagerer med dataene. Derudover gennemgår jeg, hvorfor metadata spiller en vigtig rolle i databasen, og jeg afslutter med at fremhæve, hvordan RAG-databaser kan bruges i forskellige scenarier.

Book et møde på LarsNielsen.dk

Tjek mit AI agency på FlowNordics.com

Takeaways

🤖 RAG databaser kombinerer vidensdatabaser med generative modeller.

🤖 Formålet med RAG er at give kontekstuel intelligens i søgninger.

🤖 Indhold i RAG databaser kan være tekst, rapporter og emails.

🤖 Det er muligt at bygge en RAG database uden teknisk baggrund.

🤖 AI'en henter relevant information fra databasen for at generere svar.

🤖 Metadata kan hjælpe med at klassificere data i databasen.

🤖 RAG databaser kan anvendes til kundesupport og chatbots.

🤖 Det er vigtigt at vælge den rigtige AI-model til at fortolke data.

🤖 RAG databaser kan effektivisere informationssøgning.

🤖 Det er en magtfuld værktøj for virksomheder.

Kapitler

00:00 Introduktion til RAC Databaser

01:26 Hvad er Retrieval Augmented Generation?

05:20 Praktisk Demonstration af RAC Database

11:33 Brug af RAC Database i Virkeligheden

17:56 Introduktion til OpenAI og Embeddings

20:23 Data Loader og Metadata

23:17 Opsætning af AI Agent og Chat Model

26:39 Brug af Metadata i Databaser

30:32 Forståelse af Embeddings og Vektordatabaser

34:47 Afslutning og Anvendelse af RAC-Databaser