Retrieval Augmented Generation (RAG)

Was ist Retrieval Augmented Generation?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, das Textgenerierung mit Informationsabruf kombiniert. Das Ziel: KI-generierte Antworten nicht nur kreativ und sprachlich kohärent, sondern auch inhaltlich fundiert und faktenbasiert zu gestalten.
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Im Gegensatz zu klassischen Sprachmodellen, die allein auf ihren Trainingsdaten basieren, nutzt RAG zusätzlich externe Quellen, um in Echtzeit relevante Informationen abzurufen – etwa aus einer Datenbank, einem Unternehmens-Wiki oder anderen strukturierten Wissenssammlungen.
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Wie funktioniert RAG?

Retrieval Augmented Generation kombiniert zwei Komponenten:

1. ‍Retriever
   Dieser Baustein durchsucht eine definierte Wissensquelle (z. B. Dokumente, FAQs, Datenbanken) und filtert die relevantesten Inhalte basierend auf der gestellten Anfrage.
2. Generator
   ‍Auf Basis dieser abgerufenen Informationen generiert das Sprachmodell eine passende, sprachlich saubere und kontextbezogene Antwort. Dabei kann es sowohl Inhalte direkt übernehmen als auch frei formulieren.
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Das Ergebnis: Antworten, die sich nicht nur natürlich lesen, sondern auch tatsächliches Fachwissen oder unternehmensspezifische Informationen enthalten.

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Anwendungsbeispiele für RAG

• KI-gestützte Chatbots: Antworten auf Kundenanfragen basieren auf aktuellen Produktdaten, Service-Dokumenten oder Wissensdatenbanken.

• Interne Wissenssuche: Mitarbeitende erhalten automatisierte Zusammenfassungen und Antworten auf Basis von Unternehmenswissen.

• Content-Erstellung: Generative KI kann Inhalte erstellen, die auf bestehenden internen Quellen aufbauen – z. B. für FAQs, Supportartikel oder Reports.

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Vorteile von RAG

• Höhere Genauigkeit: Inhalte basieren auf überprüfbaren, aktuellen Informationen

• Anpassbarkeit: Zugriff auf unternehmensspezifische Daten möglich

• Erhöhte Vertrauenswürdigkeit: Besonders wichtig für regulierte Branchen (z. B. Finanzen, Gesundheitswesen)

• Flexibilität: Nutzbar für Kundenkommunikation, interne Prozesse oder Content-Erstellung

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Fazit zu RAG

Retrieval Augmented Generation ist ein zentraler Bestandteil moderner KI-Lösungen – vor allem dann, wenn es darum geht, valide und kontextrelevante Informationen automatisch bereitzustellen. Unternehmen, die KI sinnvoll einsetzen möchten, profitieren von RAG insbesondere bei Wissensarbeit, Kundenservice und Content-Generierung.
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Sie möchten wissen, ob RAG für Ihr Unternehmen sinnvoll ist? Kontaktieren Sie uns gerne für ein unverbindliches Erstgespräch.

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