Der schnellste Weg, um zu verstehen, wie das Training von KI und RAG funktioniert, ist, ein Claude-Projekt zu erstellen... Hier ist, was passiert, wenn du das tust: > Du lädst deine eigenen Dateien hoch und kannst beobachten, wie das Modell sie durchsucht, spezifische Abschnitte herauszieht und in Echtzeit auf genaue Informationen verweist. > Du schreibst Systemaufforderungen und siehst, wie diese Anweisungen die Persönlichkeit des Modells direkt verändern und wie es Antworten strukturiert. > Du testest Szenarien, in denen deine Dokumente etwas völlig anderes sagen als das, was das Modell im Training gelernt hat, und siehst, welche Wissensquelle es priorisiert. > Du experimentierst mit verschiedenen Dokumenttypen und -größen, bis du die Grenzen des Kontextfensters erreichst und verstehst, wo die Dinge scheitern. Das ist viel interessanter, als 10 Artikel über die RAG-Architektur zu lesen... denn du siehst es geschehen, anstatt darüber zu theoretisieren.