RAG
KI-Glossar
Eine Technik, die KI-Modelle vor der Antwort auf externe Quellen zugreifen lassen, damit Antworten aktueller und faktenbasierter werden.
Kurzdefinition
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Es ist eine Technik, bei der ein KI-Modell vor der Antwort relevante Inhalte aus eigenen Quellen abruft und in seine Antwort einbezieht.
Einfach erklärt
Ein normales Sprachmodell weiß nur das, was im Training enthalten war. Es kann nicht in Ihre Firmen-Dokumente schauen oder das tagesaktuelle Geschehen kennen. RAG schaltet vor die Antwort einen Such-Schritt: Das System sucht zuerst relevante Stellen in einer Wissensbasis, dann formuliert das Modell auf deren Basis die Antwort.
Im Berufsalltag heißt das, dass eine RAG-basierte KI auf interne Wissensbasen zugreifen kann, also auf Handbücher, Richtlinien, Wikis oder eine Sammlung von Kundengesprächen. Statt aus dem Bauch zu antworten, zitiert sie nachvollziehbar aus realen Quellen.
Beispiel aus dem Arbeitsalltag
Eine Versicherungsfirma stellt Sachbearbeitern einen internen KI-Assistenten zur Verfügung. Bei einer Kundenanfrage zu einer komplexen Police sucht der Assistent zuerst in den hauseigenen Versicherungsbedingungen, formuliert dann eine Antwort und gibt die Fundstellen mit aus. So kann die Sachbearbeiterin den Vorschlag schnell prüfen und freigeben.
Warum ist der Begriff wichtig?
RAG ist eine der wirksamsten Techniken gegen Halluzinationen und veraltetes Wissen. Wer interne KI-Assistenten plant, kommt am Thema nicht vorbei.
Für Unternehmen ist wichtig: RAG braucht eine saubere, gepflegte Wissensbasis. Ohne gute Quellen wird auch das beste RAG-System schlechte Antworten geben. Datenpflege wird zum Erfolgsfaktor.
Chancen
- Aktuelle und unternehmensspezifische Antworten möglich
- Quellenangaben in jeder Antwort erhöhen Nachvollziehbarkeit
- Halluzinationsrisiko sinkt deutlich
- Vorhandenes Firmenwissen wird besser nutzbar
Risiken und typische Fehler
- Qualität hängt direkt von der Pflege der Wissensbasis ab
- Sensible Dokumente müssen sauber zugriffsgeschützt sein
- Komplexere Architektur, höherer Aufwand in der Einführung
- Schlechte Suche im RAG kann zu falschen Antworten führen
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