Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Large Language Models (LLMs) mit externen Wissensquellen verbindet. Anstatt sich nur auf das während des Trainings gelernte Wissen zu verlassen, kann ein RAG-System relevante Informationen aus Ihrer Unternehmensdatenbank abrufen und in die Antwort einbeziehen.
Warum RAG für Unternehmen?
Standard-ChatGPT kennt Ihre internen Dokumente, Prozesse und spezifischen Anforderungen nicht. Mit RAG können Sie:
• Präzise Antworten aus Ihren eigenen Daten generieren
• Halluzinationen drastisch reduzieren durch Quellenangaben
• Mitarbeitern sofortigen Zugang zu Firmenwissen geben
Wie funktioniert RAG?
Der RAG-Prozess besteht aus drei Schritten: 1) Indexierung Ihrer Dokumente in einer Vektordatenbank, 2) Semantische Suche nach relevanten Passagen basierend auf der Benutzeranfrage, 3) Anreicherung des LLM-Prompts mit den gefundenen Informationen.
Fazit
RAG ist die Brücke zwischen generischen KI-Modellen und Ihrem spezifischen Unternehmenswissen. Es ermöglicht präzise, vertrauenswürdige Antworten – ohne dass Sie ein eigenes Modell trainieren müssen.