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SUMMARY:Retrieval-Augmented Generation (RAG): Faktenbasiertes Wissen für Large Language Models
DESCRIPTION: Grundlagen\, Methoden und Anwendungsmöglichkeiten \n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\nAnmelden\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nIn der modernen KI-Welt sind Large Language Models (LLMs) zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Doch trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten stoßen sie an Grenzen\, wenn es um die Verarbeitung von Faktenwissen und spezifischen Daten geht. Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel. RAG kombiniert die Stärken von Retrieval-Systemen und generativen Modellen\, um präzisere\, faktenbasierte und kontextbezogene Antworten zu liefern. Der Vortrag führt in die Grundlagen von RAG ein und zeigt\, wie diese Technologie in der Praxis eingesetzt werden kann. \n\n\n\nNeben einfachen RAG-Methoden werden auch komplexere Ansätze und mögliche Fehlerquellen beleuchtet sowie unterschiedliche Anwendungen auf Basis von RAG-Infrastruktur vorgestellt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Darstellung von infrastrukturellen Rahmenbedingungen für den institutionellen Einsatz von RAG-Diensten. \n\n\n\nHintergrund\n\n\n\nWas ist RAG? RAG ist eine Methode\, die LLMs durch die Integration externer Datenquellen erweitert. Während herkömmliche LLMs auf ihrem trainierten Wissen basieren\, das bis zum Zeitpunkt des Trainings reicht\, ermöglicht RAG den Zugriff auf aktuelle und spezifische Informationen. Dies geschieht durch die Kombination von zwei Hauptkomponenten: \n\n\n\n\nRetrieval-System: Dieses System durchsucht eine Datenbank oder eine Sammlung von Dokumenten\, um relevante Informationen zu finden.\n\n\n\nGeneratives Modell: Das generative Modell nutzt die abgerufenen Informationen\, um eine natürliche und präzise Antwort zu generieren.\n\n\n\n\nDurch diese Kombination können LLMs Antworten liefern\, die nicht nur grammatikalisch korrekt\, sondern auch faktenbasiert und überprüfbar sind – sowohl im Rahmen eines Chatbots als auch für erweiterte Suche. \n\n\n\n\n\nReferent\n\n\n\nMalte Dreyer ist Direktor des Zentrums Computer‑ und Medienservice (CMS) der Humboldt‑Universität zu Berlin. Er verantwortet dort die strategische Steuerung der digitalen Infrastruktur\, der IT-Services sowie der Medientechnik. Seine Schwerpunkte liegen im Bereich Forschungsdatenmanagement\, Service- und Cloudinfrastrukturen sowie digitaler Souveränität von Hochschulen. \n\n\n\nhttps://www.cms.hu-berlin.de/de/dreyer \n\n\n\nTool / Technik\n\n\n\nBenötigt wird ein internetfähiges Endgerät (PC oder Laptop). In der Regel finden unsere Veranstaltungen über Zoom statt. Für Zoom benötigen Sie eine Webcam sowie ein Headset oder ein anderes Audiosystem. \n\n\n\nKosten\n\n\n\nfür Teilnehmende kostenfrei \n\n\n\nAnzahl\n\n\n\nmaximal 300 Personen nach dem Windhundprinzip
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SUMMARY:AI Research Assistants für Anfänger:innen 
DESCRIPTION:Anmelden\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\nNach einem ersten kurzen Einblick in die Entwicklung und Funktionsweise verschiedener AI Research Assistants bearbeiten Sie selbst Aufgaben mit den vorgestellten Tools. Im Anschluss diskutieren wir Ihre Eindrücke und Fragen: Sehen Sie in Ihrem (Arbeits-)Alltag Anwendungsmöglichkeiten für AI Research Assistant Tools? Welche Hürden sehen Sie? Welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich durch die rasante Entwicklung und andere Anwendungen? \n\n\n\nFolgende Tools werden (voraussichtlich) vorgestellt:\n\n\n\n\nPerplexity\n\n\n\nScispace\n\n\n\nElicit\n\n\n\nInciteful\n\n\n\nConsensus\n\n\n\nSemantic Scholar\n\n\n\n\nMethoden: \n\n\n\nImpulsvortrag\, Einzelarbeit\, Teamarbeit\, Diskussion \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nReferentin\n\n\n\nJohanna Gröpler ist stellvertretende Teamleiterin Auskunft & Teaching Library\, Schreibberatung an der Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin. Sie ist Gründungsmitglied des virtuellen Kompetenzzentrums „Schreiben lehren und lernen mit KI“ sowie des Vorstand des Vereins PARWIN Promoting Academic Research and Writing – an International Network \n\n\n\nTeilnehmeranzahl\n\n\n\nmaximal 15 Personen \n\n\n\nTechnik\n\n\n\nBenötigt wird ein internetfähiges Endgerät (PC oder Laptop). In der Regel finden die Seminare über Zoom statt. Für Zoom benötigen Sie zudem eine Webcam sowie ein Headset oder ein anderes Audiosystem. \n\n\n\nTools:\n\n\n\nFür eine aktive Bearbeitung einer konkreten Aufgabe im Seminar ist es ratsam\, wenn Sie sich vorab bei den aufgeführten Tools anmelden\, sofern dies notwendig ist \n\n\n\nKosten:\n\n\n\nEUR 88\,00- zzgl. 7% MwSt. (DGI-Mitglieder)EUR 98\,00- zzgl. 7% MwSt. (Nicht-Mitglieder)
URL:https://dgi-info.de/event/literatur-erschliessen-mit-ki-tools-ai-research-assistants-fuer-anfaengerinnen/
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