RAG einfach erklärt
Wie KI verlässlich auf Ihre eigenen Daten zugreift – statt zu raten.
Was ist RAG?
Retrieval-Augmented Generation kombiniert ein Sprachmodell mit einer Suche in Ihren eigenen Daten. Statt nur aus dem Trainingswissen zu antworten, sucht das System zuerst passende Stellen in Ihren Dokumenten und nutzt diese als Grundlage für die Antwort.
Warum ist das sinnvoll?
- Weniger Halluzinationen: Antworten basieren auf echten Quellen.
- Aktuelles & internes Wissen: Handbücher, Verträge, Richtlinien.
- Nachvollziehbarkeit: Quellen lassen sich angeben.
Wie funktioniert es?
1. Ihre Dokumente werden aufbereitet und in einer Vektordatenbank gespeichert.
2. Bei einer Frage sucht das System die relevantesten Abschnitte.
3. Diese werden gemeinsam mit der Frage an das LLM gegeben.
4. Das Modell formuliert eine fundierte Antwort.
Typische Anwendungsfälle
- Interne Wissensdatenbank für Mitarbeitende
- Kundensupport mit Bezug auf Produktunterlagen
- Schnelle Recherche in Verträgen und Richtlinien
Worauf achten?
RAG ist nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten. Saubere, aktuelle Dokumente und ein durchdachtes Datenschutzkonzept sind entscheidend.
Weiterführende Links
Stand: Juni 2026 · Diese Übersicht wird regelmäßig aktualisiert.
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