RAG verbessert die Zuverlässigkeit von LLM mit externen Datenquellen. Wir vergleichen die gesamte RAG-Pipeline: führende Einbettungsmodelle, Top-Vektordatenbanken und die neuesten agentenbasierten Frameworks, alle bewertet anhand ihrer Leistung in realen Anwendungen.
Wir haben elf führende Text-Embedding-Modelle verglichen, darunter Angebote von Open AI, Gemini, Cohere, Snowflake,AWS,Mistral und Voyage AI. Anhand von fast 500.000 Amazon-Rezensionen wollten wir die Fähigkeit jedes Modells bewerten, die richtige Antwort präzise zu finden und zu priorisieren, und dabei auch die Kosteneffizienz berücksichtigen.
Wir haben sechs führende Vektordatenbanken für RAG verglichen, um die beste Option zu finden. Unsere Tests bewerteten Preis, Leistung und Funktionen, um die Plattform zu ermitteln, die die effizientesten Ähnlichkeitssuchen für RAG-Anwendungen bietet.
Wir haben einen Benchmark entwickelt, um die Fähigkeit von Agentic RAG zu bewerten, Anfragen über mehrere Datenbanken hinweg zu routen und präzise Anfragen zu generieren. Das System demonstriert autonomes Schließen, indem es Benutzeranfragen analysiert, die passende Datenbank aus mehreren Optionen auswählt und semantisch korrekte Anfragen generiert, um relevante Informationen aus verteilten Unternehmensdatenquellen abzurufen.
Wir haben verschiedene RAG-Frameworks und -Bibliotheken getestet. Wir haben den aktuellen Stand der RAG-Tools untersucht und dabei Einbettungsmodelle, Chunk-Größen und die Gesamtleistung führender RAG-Systeme verglichen.
Wir haben 7 führende multimodale Einbettungsmodelle auf MS-COCO und Winoground verglichen, um diese spezifische Einschränkung zu messen.
