Glossar · KI & Automatisierung
Was ist RAG?
Kurz erklärt
RAG (Retrieval Augmented Generation) ist ein Verfahren, bei dem eine KI vor dem Antworten passende Informationen aus Ihren eigenen Dokumenten sucht und ihre Antwort darauf stützt. So beantwortet sie Fragen zu Ihrem Unternehmen korrekt und mit Quellenbezug.
Wie funktioniert RAG?
- Wissen aufbereiten: Dokumente wie Handbücher, FAQs, Produktdaten oder Verträge werden in Abschnitte zerlegt und durchsuchbar gespeichert (meist in einer Vektordatenbank).
- Suchen: Zu jeder Frage werden die passendsten Abschnitte gefunden.
- Antworten: Das Sprachmodell formuliert die Antwort auf Basis dieser Abschnitte – statt aus seinem allgemeinen Trainingswissen.
Warum RAG so wichtig ist
| Ohne RAG | Mit RAG |
|---|---|
| KI kennt Ihre Preise, Abläufe und Produkte nicht | KI antwortet mit Ihrem aktuellen Wissen |
| Risiko erfundener Antworten | Antworten mit Quellenangabe, überprüfbar |
| Neues Wissen erfordert neues Training | Dokument aktualisieren genügt |
Praxisbeispiele
- Website-Chat, der Kundenfragen anhand Ihrer Produkt- und Serviceinformationen beantwortet
- Internes Wissenssystem für Mitarbeitende: „Wie beantrage ich …?“
- Support, der Handbücher und frühere Tickets durchsucht
- KI-Telefonassistent mit Zugriff auf Ihre FAQ
Erfolgsfaktoren
- Gute, aktuelle Quelldokumente – die KI ist nur so gut wie Ihr Wissen.
- Berechtigungen beachten: Nicht jeder darf alles sehen.
- Regelmäßig prüfen, welche Fragen nicht beantwortet werden konnten, und Lücken schließen.
Häufige Fragen
Werden meine Dokumente zum Training der KI verwendet?
Bei RAG nicht. Die Dokumente werden nur für die Suche genutzt. Bei seriösen Business-Anbietern wird vertraglich ausgeschlossen, dass Ihre Daten ins Training fließen.
Wie aufwendig ist ein RAG-System?
Für einen Website-Chat oder eine interne Wissensdatenbank reichen oft wenige Tage Einrichtung. Aufwendiger wird es bei vielen Datenquellen und komplexen Berechtigungen.
Stand: · Verantwortlich: Raphael Neuberger, Gründer Newmountains.IT
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