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Kontextklar Wissen
Markdown-RAG bezeichnet hier eine quellengebundene Antwortkette mit geprüftem Markdown-Wissen und einer abgeleiteten Suchschicht.
Wir verwenden „Markdown-RAG“ als Arbeitsbezeichnung für eine kontrollierte Quelle-zu-Antwort-Kette: Wissen wird nachvollziehbar in Markdown gepflegt, eine Suchschicht wählt passende freigegebene Ausschnitte aus und ein Sprachmodell formuliert daraus eine Antwort mit Quellenhinweisen. RAG verbindet externe Retrieval-Ergebnisse mit der Generierung einer Antwort.
Wissen, Suche und Antwort
Das Open Knowledge Format kann die portable Wissensstruktur beschreiben. Retrieval, Prompt-Aufbau und Modellantwort bleiben davon getrennte Schichten. Den vollständigen Ablauf beschreibt Von der freigegebenen Quelle zur Antwort.
Methode nach Datenform
Embeddings oder Vektorsuche können eine spätere Suchschicht ergänzen. Sie sind aber weder Voraussetzung für Markdown-RAG noch Bestandteil der OKF-Definition. Welche Retrieval-Methode mit JSONL, SQLite FTS, Solr oder einer hybriden Suche besser passt, muss anhand des Bestands und repräsentativer Fragen geprüft werden.
Für unsere Voranalyse ist die Datenform ein erster Hinweis: Bei strukturierten Katalogen prüfen wir zunächst eine transparente regelbasierte, strukturierte oder lexikalische Auswahl. Bei langen unstrukturierten Texten testen wir, ob semantische Vektorsuche bessere Ergebnisse liefert. Repräsentative Fragen und gemessene Antwortqualität entscheiden, nicht diese Orientierungshilfe allein. OKF macht keine dieser Suchtechniken überflüssig; es hält das zugrunde liegende Wissen einsehbar und ohne proprietären Wissensspeicher änderbar.
Markdown allein reicht nicht
Markdown allein macht eine Antwort noch nicht zuverlässig. Freigabestatus, Quellenqualität, Aktualität, Retrieval-Tests, Prompt-Grenzen und sichere Nicht-Antworten gehören zur vollständigen Lösung.
Nächster Schritt
Lassen Sie uns den nächsten sinnvollen Schritt gemeinsam klären.
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