RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, die Large Language Models (LLMs) mit externen Datenquellen verbindet. Statt nur auf Trainingsdaten zu vertrauen, kann die KI aktuelle, unternehmensspezifische Informationen abrufen und in ihre Antworten einbeziehen.

Wie funktioniert RAG?

1. **Retrieval (Abruf)**: Bei einer Nutzeranfrage werden relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank abgerufen

2. **Augmentation (Anreicherung)**: Die gefundenen Dokumente werden dem LLM als Kontext mitgegeben

3. **Generation (Erzeugung)**: Das LLM generiert eine Antwort basierend auf der Anfrage UND den abgerufenen Dokumenten

Vorteile von RAG

Aktualität: Zugriff auf aktuelle Unternehmensdaten, nicht nur Trainingswissen

Kontrolle: Sie bestimmen, welche Quellen die KI nutzt

Transparenz: Antworten können mit Quellen belegt werden

Kosteneffizienz: Günstiger als Fine-Tuning für viele Anwendungsfälle

Typische Anwendungen

• Unternehmens-Chatbots mit Zugriff auf interne Dokumentation

• Kundenservice mit Produkt- und FAQ-Wissen

• Wissensmanagement-Systeme

• Recherche-Assistenten