Glossar · Softwareentwicklung
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell seine Antwort nicht allein aus dem Gelernten bildet, sondern zuerst passende Stellen in einer festgelegten Wissensquelle sucht – etwa Ihren Handbüchern, FAQ oder Dokumenten – und diese als Grundlage für die Antwort nutzt. Das macht Antworten belegbarer und verringert das Risiko, dass die KI etwas erfindet. Für einen Chatbot auf der eigenen Website oder einen internen Wissens-Assistenten ist RAG deshalb der übliche Weg, um auf den eigenen, geprüften Inhalten zu antworten statt auf allgemeinem Web-Wissen.
Ein Beispiel
Ein Kunde fragt den Website-Chatbot eines Herstellers nach der Garantiedauer für ein bestimmtes Gerät: Der Chatbot sucht zuerst die passende Stelle in den hinterlegten Produktunterlagen und formuliert seine Antwort aus genau diesem Absatz – statt aus allgemeinem Web-Wissen eine plausible Zahl zu raten. Auf Wunsch nennt er sogar das Dokument, aus dem die Angabe stammt.
Wann ist das für Sie relevant?
RAG kommt ins Spiel, sobald ein KI-Assistent verbindlich auf eigenen Inhalten antworten soll – als Chatbot für Kundenfragen oder als interner Assistent, der Handbücher und Ablagen durchsuchbar macht. Die Stolperfalle: Die Antwortqualität steht und fällt mit den Quelldokumenten. Veraltete Preislisten oder widersprüchliche Anleitungen erzeugen selbstbewusst vorgetragene, aber veraltete Antworten – die Pflege der Wissensbasis gehört deshalb fest zum Betrieb dazu.
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