Google Cloud hat einen Artikel veröffentlicht, der beschreibt, wie man mit LlamaIndex eine fortschrittliche Anwendung zur Retrieval Augmented Generation (RAG) auf Google Cloud erstellt. Was mich besonders beeindruckt hat, ist der Fokus auf Flexibilität und Experimentierfreude beim Aufbau von RAG-Lösungen, da es keine Einheitslösung gibt.
Mir gefiel, wie der Artikel die RAG-Workflowschritte mit LlamaIndex detailliert beschrieb, von der Indizierung und Speicherung von Daten bis hin zum Abrufen, Ranking und Zusammenführen von Informationen zu einer endgültigen Antwort.
Ein wichtiger Aspekt war die Verwendung von Google Cloud-Tools wie dem Document AI Layout Parser, um Dokumente zu analysieren und ihren Inhalt hierarchisch zu verstehen, was die Abrufgenauigkeit verbessert.
Ebenfalls interessant fand ich den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Hypothetical Document Embedding (HyDE) und LLM-basiertes Node-Re-Ranking zur Verbesserung der Ergebnisqualität.
Schließlich lieferte der Artikel praktische Beispiele für die Verwendung von RAGAS zur Bewertung der Leistung der RAG-Pipeline, was Entwicklern die Optimierung ihrer Lösungen erleichtert.
Insgesamt denke ich, dass dieser Artikel eine umfassende und praktische Anleitung zum Aufbau effektiver RAG-Anwendungen auf Google Cloud bietet.
