Neurosymbolische Retriever revolutionieren Retrieval‑augmented Generation
Retrieval‑Augmented Generation (RAG) hat große Fortschritte gemacht, indem es Sprachmodelle mit externen Wissensquellen verbindet und damit Probleme wie Halluzinationen, fehlende Kontextualisierung und mangelnde Transparenz reduziert. Dennoch bleiben die drei Kernkomponenten – Retriever, Re‑Ranker und Generator – in ihrer internen Logik und Entscheidungsfindung weitgehend undurchsichtig.
