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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Perelyn präsentierte auf der Helmholtz AI 2025 neueste Forschung zu Graph Learning – und nutzte die Gelegenheit, sich mit führenden Köpfen im Bereich KI & Wissenschaft zu vernetzen.
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