RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Einfach erklärt

Ein normales Sprachmodell kennt nur, was es im Training gelernt hat — nicht Ihre internen Unterlagen. RAG löst das: Bevor die KI antwortet, sucht sie zuerst in einer hinterlegten Sammlung Ihrer Dokumente (siehe Wissensdatenbank) nach relevanten Stellen und baut die Antwort darauf auf.

Das senkt die Gefahr von Halluzinationen deutlich, weil die KI nicht mehr rät, sondern nachschlägt.

Beispiel aus dem Unternehmensalltag

Ein Produktionsbetrieb hinterlegt alle Maschinenhandbücher in einem RAG-System — Mitarbeiter können in normaler Sprache fragen und bekommen Antworten mit Verweis auf die passende Handbuchseite.

Was das für Ihr Unternehmen bedeutet

• RAG ist der richtige Ansatz, sobald es um firmeninternes Wissen geht, nicht um Allgemeinwissen.
• Die Qualität hängt direkt von der Qualität der hinterlegten Dokumente ab.
• Das ist häufig der Kern einer sinnvollen KI-Lösung für KMU — kein Standard-Chatbot, sondern einer, der Ihre eigenen Unterlagen kennt.