Retrieval Augmented Generation RAG
Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, verbindet ein Sprachmodell mit einer Wissensquelle. Vor der Antwort sucht das System passende Dokumente und nutzt sie als Grundlage, damit die Antwort auf echten Inhalten basiert.
Ein reines Sprachmodell antwortet nur aus seinem Training. RAG erweitert das: Zuerst durchsucht das System Ihre Dokumente, dann formuliert das Modell die Antwort auf Basis der gefundenen Stellen.
Dadurch sinkt die Gefahr erfundener Antworten deutlich, weil das Modell sich auf konkrete Quellen stützt. Außerdem bleibt das Wissen aktuell, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss.
Technisch werden Dokumente in einer Vektor Datenbank abgelegt und über ihre Bedeutung durchsuchbar gemacht. Die relevantesten Abschnitte fließen dann in die Antwort ein.
So nutzt WAI KI Lösungen das in der Praxis
Für interne Wissensassistenten setzt WAI KI Lösungen auf RAG, damit die KI ausschließlich aus Ihren freigegebenen Unterlagen antwortet. So bleibt die Auskunft nachvollziehbar und belegbar.
- Interner Wissensassistent für Mitarbeiteranfragen
- Suche in Verträgen, Handbüchern und Protokollen
- Antworten mit Quellenangabe aus eigenen Dokumenten
Häufige Fragen zu Retrieval Augmented Generation
Wofür steht RAG bei KI?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Das System holt sich vor der Antwort passende Informationen aus einer Wissensquelle und stützt die Antwort darauf.
Warum ist RAG für Unternehmen sinnvoll?
RAG sorgt dafür, dass die KI aus den eigenen, geprüften Dokumenten antwortet. Das reduziert falsche Aussagen und macht Antworten nachvollziehbar.
Retrieval Augmented Generation im eigenen Unternehmen nutzen?
Wir prüfen vor Ort, wo KI und Automatisierung bei Ihnen den größten Nutzen bringen. Ohne Fachjargon und ohne Verpflichtung.