Ein neuer architektonischer Ansatz zeigt, dass das Filtern mehrdeutiger Abfragen, bevor sie das Sprachmodell erreichen, die...

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Ein neuer architektonischer Ansatz zeigt, dass das Filtern mehrdeutiger Abfragen, bevor sie das Sprachmodell erreichen, die Inferenzkosten der Retrieval-Augmented Generation um bis zu sechs Mal senken kann. Die Weiterleitung nicht wesentlichen Datenverkehrs durch leichtgewichtige Klassifikatoren verhindert teure LLM-Aufrufe und bewahrt gleichzeitig die Prüfbereitschaft für regulierte Branchen.