RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Eine Methode, bei der ein KI-Modell vor der Antwortgenerierung relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank abruft.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die die Schwächen reiner Sprachmodelle überbrückt: Statt sich nur auf das im Training gespeicherte Wissen zu verlassen, ruft das Modell vor der Antwort gezielt relevante Textstellen aus einer internen Datenbank ab und nutzt diese als Grundlage.
Warum ist RAG für Unternehmen wichtig?
Für den Unternehmenseinsatz ist RAG entscheidend, weil es Halluzinationen reduziert und die KI auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen zugreifen lässt — ohne das Modell aufwendig neu trainieren zu müssen. Ein Beispiel: Ein KI-Assistent, der Fragen zu internen Richtlinien beantwortet, ohne dass diese im Training enthalten waren.
RAG ist heute der Standard-Ansatz für unternehmensnahe KI-Anwendungen wie interne Wissensdatenbanken, Vertragsanalyse oder Kundensupport-Bots.