Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort gezielt passende Dokumente aus einer eigenen Wissensbasis heranzieht.
Ein Sprachmodell allein kennt nur das, was in seinen Trainingsdaten enthalten war — nicht Ihre Verträge, Richtlinien oder Produktdaten. RAG schließt diese Lücke: Zu jeder Frage werden zunächst passende Textstellen aus Ihren Dokumenten gesucht und dem Modell als Kontext mitgegeben.
Der praktische Nutzen ist doppelt. Erstens werden Antworten überprüfbar, weil sich die verwendeten Quellen angeben lassen. Zweitens sinkt das Risiko erfundener Angaben deutlich, weil das Modell aus konkretem Material heraus antwortet statt aus dem Gedächtnis.
Voraussetzung ist eine saubere Aufbereitung der Wissensbasis. Veraltete oder widersprüchliche Dokumente führen auch bei technisch einwandfreiem RAG zu falschen Antworten — die Qualität der Quellen bestimmt die Qualität der Ergebnisse.
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