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RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem relevante Informationen abgerufen und einem Sprachmodell für die Erstellung einer Antwort bereitgestellt werden. Dafür können Dokumente, Suchergebnisse oder andere Daten außerhalb des Trainingsmaterials des Modells genutzt werden. Sowohl die Qualität der abgerufenen Informationen als auch der Umgang des Modells mit dem bereitgestellten Kontext beeinflussen die Antwort, einschließlich der Frage, ob ihre Aussagen belegt sind.

Warum das für Unternehmen wichtig ist

RAG erklärt, wie ein Assistent eine aktuelle Leistungsseite nutzen kann, ohne auf das Training eines neuen Modells zu warten. Es erklärt auch, warum schlechte Quelldaten zu einer schlechten Antwort führen können. Für Unternehmen ist vor allem wichtig, wie gut und wie zugänglich die Informationen sind, die abgerufen werden können.

Beispiel und Belege

Ein beispielhafter Support-Assistent ruft die Rückgabebedingungen ab, bevor er einem Kunden antwortet. Ruft er eine alte Fassung ab, kann auch eine flüssig formulierte Antwort falsch sein. AIGROW untersucht, welche Webquellen beobachtbar genutzt werden. Die interne Architektur zum Abrufen von Informationen lässt sich dadurch nicht bei jedem Anbieter offenlegen.

Beobachtete Webquellen prüfen

So geht es weiter

Halten Sie für wichtige Richtlinien und Angaben zu Ihren Leistungen eine eindeutige, aktuelle Quelle bereit. Entfernen Sie widersprüchliche Fassungen, wo Sie Einfluss darauf haben. Geben Sie bei Änderungen an, ab wann und für wen die neuen Angaben gelten. Prüfen Sie, ob eine erzeugte Antwort mit der tatsächlich abgerufenen Quelle übereinstimmt.

Häufige Frage

Nein. RAG stellt Informationen bereit, wenn eine Antwort erzeugt wird. Beim Fine-Tuning wird ein Modell durch zusätzliches Training verändert. Wird ein abgerufenes Dokument aktualisiert, kann sich der verfügbare Kontext ändern, ohne dass sich die erlernten Parameter des Modells ändern.

Verwandte Begriffe

Quellen und Methode

Quellen geprüft am 2026-10-09. Als beispielhaft gekennzeichnete Beispiele sind keine gemessenen Unternehmensergebnisse.

Prüfen Sie, ob Ihr Unternehmen in KI-Antworten erscheint

Mit dem kostenlosen Scan sehen Sie, welche Assistenten Ihr Unternehmen nennen und welche Angaben Sie prüfen sollten. Ein Scan ist eine Stichprobe, keine Zusage für künftige Empfehlungen.

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