Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- de:modul:ffit:3-jahr:java:learningunits:lu15:aufgaben:a03 [2025/12/16 01:02] – apeter
+++ de:modul:ffit:3-jahr:java:learningunits:lu15:aufgaben:a03 [2025/12/16 01:29] (aktuell) – apeter
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-==== LU15.A03 Wahl des Modells & Prompt Engineering ====
+==== LU15.A03 Embedding optimieren ====
-Probieren Sie andere LLM-Modelle aus.
+Probieren Sie versuchsweise ein anderes Embedding aus. Idealerweise eines, das besser für deutsche Texte geeignet ist als "BAAI/bge-small-en".
-Für Gemini-Modelle benötigt es eine zusätzliche Anpassung von ''build.gradle''. Je nachdem, welche Dependency, dass geladen wird, werden andere Konfigurationen automatisch im Hintergrund genutzt.
+<code yaml>
-<code build.gradle>
+    transformers:
-//    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai' // entfernen
+      embedding:
-    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini' // hinzufügen
+        enabled: true
+        model: "..."
+</code>
+Dazu können Sie kurzerhand eine separate DB erstellen.
+<code bash>
+ psql -U postgres
 </code>
-Falls Sie das Embedding anpassen möchten, können Sie kurzerhand eine separate DB erstellen.
 <code sql>
 CREATE DATABASE ragdb2;
 \c ragdb2;
-CREATE USER rag_user WITH PASSWORD 'secret';
+GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ragdb2 TO rag_user;
-GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ragdb TO rag_user;
-GRANT USAGE, CREATE ON SCHEMA public TO rag_user;
-GRANT ALL PRIVILEGES ON SCHEMA public TO rag_user;
 </code>
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 </code>
-Allenfalls muss auch ''VectorTableInitializer.java'' angepasst werden.
+Die Logik in ''VectorTableInitializer.java'' erstellt beim Starten, dann automatisch eine Datenbank mit der richtigen Dimension.
+Funktioniert ''ChatServiceTest.java'' noch immer? Wie ist die Qualität der Chat-Antworten im Vergleich zu vorher?