
Allein auf Grundlage der letzten Nutzeranfrage lässt sich oft nur ein unvollständiger Kontext für das Retrieval ermitteln. Häufiger ist der notwendige Kontext über mehrere vorhergehende Interaktionen verteilt. Die Abfragekontextualisierung ist der Prozess der Erstellung kohärenter Retrieval-Abfragen mit relevantem Kontext aus Nachrichtenverläufen.
Die Session wird umsetzbare Erkenntnisse liefern, wie die Präzision und Zuverlässigkeit von KI-gestützten Q&A-Systemen verbessert werden kann, und aufzeigen, wie innovatives Prompt Engineering zu einer höheren Kundenzufriedenheit beiträgt.
Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Website der Prompt Engineering Conference.
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Liliya Imasheva stellte auf der Conf42 Large Language Models 2026 eine Validierungs-Pipeline zur Bewertung von KI-Zusammenfassungen vor.
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Perelyn stellte auf der IOCMA 2026 der Konferenz unser Verfahren vorgestellt, das Graphdaten wie Lieferketten oder Netzwerke so transformiert, dass KI-Modelle auch über große Distanzen hinweg verlässlicher daraus lernen.