https://docs.ai.gwdg.de/categories/arcana/index.htmlHugodehttps://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/transparency/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/transparency/index.htmlZiel Typische LLMs haben den Vorteil, aber auch das Problem, dass sie auf einer unglaublich großen Menge an Daten trainiert wurden. Das bedeutet, dass sie viel Wissen besitzen, aber oft nicht in der Lage sind, sehr spezifische Fragen zu beantworten. In solchen Fällen sind LLMs sehr anfällig für Halluzinationen, d. h., sie erfinden einfach Dinge. Eine Möglichkeit, die Leistung von LLMs bei sehr spezifischen Fragen zu verbessern, ist die Verwendung von Retrieval-Augmented-Generation (RAG). Hier geben Benutzer benutzerdefinierte Dokumente an, die die Wissensbasis enthalten, über die sie später Fragen stellen möchten. Bevor ein LLM auf eine Benutzeranfrage antwortet, werden die zuvor vom Benutzer bereitgestellten relevantesten Dokumente abgerufen und dem LLM als zusätzlicher Kontext zur Verfügung gestellt.https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/migration-guide/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/migration-guide/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. Mit der Einführung unseres neuen RAG-Managers haben wir die Benutzeroberfläche und den Indexierungsprozess verbessert. Aufgrund architektonischer Änderungen ist die neue Oberfläche nur teilweise rückwärtskompatibel, insbesondere hinsichtlich der Dateispeicherung und Indexierung. Dieser Leitfaden erklärt: Was weiterhin zwischen der alten und neuen Oberfläche funktioniert Was nicht funktioniert Wie Sie Ihre bestehenden Arcanas vom alten Manager auf das neue System migrieren können Details Die alte Version ist während der Übergangsphase weiterhin zugänglich und wird in den nächsten Monaten entfernt werden. Sie können sie weiterhin hier nutzen: https://chat-ai.academiccloud.de/arcanas-oldhttps://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/rag-service/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/rag-service/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine fortschrittliche KI-Technik, die darauf abzielt, die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und kontextuelle Relevanz von KI-generierten Antworten zu verbessern. Traditionelle KI-Modelle wie große Sprachmodelle (LLMs) stützen sich ausschließlich auf vortrainierte Daten, um Antworten zu generieren. Obwohl diese Modelle informative Antworten liefern können, sind sie durch die Informationen begrenzt, auf die sie trainiert wurden, die veraltet sein können oder bestimmte Themen nicht ausreichend detailliert abdecken.https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/getting-started/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/getting-started/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. Inhaltsverzeichnis: Erster Login Erstellen einer Arcana Hochladen von Dateien Anzeigen Ihres Zugangslinks Aktualisieren von Dateien in einer Arcana Die Prozess-Screenshots enthalten leere Felder. Diese werden an den Stellen durch Ihren Benutzernamen ersetzt. Erster Login Gehen Sie zur Haupt-Arcana-Seite und klicken Sie auf „Registrieren“. Sie müssen sich zunächst mit Ihrem Academic Cloud-Konto anmelden.https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/how-to-use/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/how-to-use/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. Warnung Bisher funktionierte RAG/Arcana nur mit bestimmten Modellen. Dies ist nicht mehr der Fall – Arcana funktionieren nun mit jedem Modell. Die bisherige Methode, Arcana mit Modellen zu verwenden, die im Namen „RAG“ enthalten (oder das kleine Buch-Symbol haben), wird in Zukunft nicht mehr unterstützt. Bitte verwenden Sie die GWDG-Werkzeuge gemäß der untenstehenden Anleitung!https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/api-usage/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/api-usage/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. Der Arcana-Manager stellt einen API-Endpunkt zur Verfügung, den Sie nutzen können. Mit diesem Endpunkt können Sie alle Aktionen durchführen, die die Frontend-Oberfläche des Arcana-Managers unterstützt. Um die API zu nutzen, benötigen Sie zunächst einen API-Schlüssel, den Sie auf unserer Website beantragen können. Dieser Schlüssel funktioniert über alle unsere Dienste hinweg. Wenn Sie bereits die LLMs über die API nutzen, können Sie denselben Schlüssel verwenden. Andernfalls können Sie Ihren Schlüssel gemäß der Anleitung beantragen.https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/index.htmlArcana ist ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Dienst, der es Ihnen ermöglicht, mit Dokumenten – wie Forschungsarbeiten, Handbüchern oder Lernmaterialien – über natürliche Sprache zu interagieren. Der Arcana-Dienst arbeitet zusammen mit unserem Chat AI-Dienst. LLMs profitieren von RAG (Retrieval-Augmented Generation), indem sie relevante Informationen aus einer Dokumenten-Sammlung (Arcana) nutzen, um genauere, zuverlässigere und kontextbasierte Antworten zu generieren. Um den Dienst nutzen zu können, müssen Sie Ihr Konto für die Arcana-Seite aktivieren und eine Arcana gemäß der Anleitung zum Starten einrichten. Sobald dies erledigt ist, können Sie sie mit Kollegen oder der Öffentlichkeit teilen. Details zu diesem Prozess finden Sie in den Nutzungsszenarien.https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/docling-process/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/docling-process/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. Der RAG-Dienst bietet Nutzern eine effiziente Möglichkeit, PDF-Dokumente über Docling hochzuladen und zu verarbeiten. Das System konvertiert hochgeladene PDFs in Markdown-Format und annotiert sie automatisch. Die erweiterte Markdown-Ausgabe, auch als Markdown Plus bezeichnet, enthält Metadaten und strukturelle Anmerkungen, die die Dokumentenverarbeitung und Anpassung verbessern. Dieser Dienst verwendet eine abgeänderte Fork der Docling-API mit zahlreichen Anpassungen, die in Zukunft veröffentlicht werden.https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/public-arcanas/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/public-arcanas/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. Hier finden Sie eine Liste öffentlicher Links zu Arcanas. Die Links sind nach Kategorien sortiert und enthalten öffentliche Inhalte. Bitte ziehen Sie den Abschnitt „So verwenden Sie Arcana“ heran, falls Sie Hilfe bei der Nutzung benötigen. GWDG-Dienste Enthält Wissen über die GWDG-Dienste und Dokumentation. Beispiel-Frage: Welche Dienste könnte ich als Forscher bei der GWDG nutzen? Institut für Informatik Enthält Wissen über den Studiengang Informatik. Beispiel-Frage: Wie funktioniert der Studiengang angewandte Informatik? Falls Sie einen defekten Link finden, teilen Sie uns dies bitte über unsere Support-Kontakte mit.https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/support/index.htmlMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://docs.ai.gwdg.de/user/ai-services/arcana/support/index.htmlWarnung Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird regelmäßig aktualisiert. Das gilt auch für die Dokumentation. Wenn Sie Probleme bei der Nutzung dieses Dienstes haben, kontaktieren Sie bitte unseren KISSKI-Support. Wir benötigen außerdem Ihre Unterstützung, um öffentlich verfügbare Arcana-Links bereitzustellen. Falls Sie einen Link haben, den Sie für eine größere Nutzergruppe relevant finden, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir ihn veröffentlichen können.