Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation)?
Retrieval Augmented Generation — kurz RAG — löst eines der größten Probleme von LLMs: veraltetes oder fehlendes Wissen. Statt sich nur auf das Trainingswissen zu verlassen, durchsucht ein RAG-System zuerst eine externe Wissensdatenbank und gibt die gefundenen Informationen als Kontext an das LLM weiter.
Der Ablauf ist dreistufig: (1) Die Nutzeranfrage wird in einen Suchvektor umgewandelt, (2) relevante Dokumente werden aus der Datenbank abgerufen, (3) das LLM generiert eine Antwort basierend auf diesen Dokumenten. So bleibt die Antwort fundiert und nachprüfbar.
RAG wird besonders dort eingesetzt, wo Genauigkeit entscheidend ist: interne Wissenssysteme, Kundensupport mit Produktdokumentation oder rechtliche und medizinische Anwendungen, bei denen Halluzinationen nicht akzeptabel sind.
Praxisbeispiele
- →Ein internes Wissenssystem, das Mitarbeiterfragen anhand der Unternehmensdokumentation beantwortet
- →Ein Support-Bot, der Antworten direkt aus der aktuellen Produktdokumentation generiert
- →Ein Rechtsassistent, der relevante Paragraphen findet und im Kontext zusammenfasst
Warum ist das relevant?
RAG macht KI-Anwendungen für Unternehmen erst wirklich nutzbar. Ohne RAG halluzinieren LLMs regelmäßig — sie erfinden Fakten, die plausibel klingen aber falsch sind. Mit RAG werden Antworten auf verifizierbare Quellen gestützt, was Vertrauen schafft und rechtliche Risiken minimiert.
Wie BuildMyVision hilft
Wir implementieren RAG-Systeme für deine Plattform. Deine Dokumente, dein Wissen, deine Daten — abrufbar über eine intelligente KI-Schnittstelle, die zuverlässige Antworten liefert.
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