Was ist Retrieval Augmented Generation?
**Retrieval Augmented Generation (RAG)** ist eine Technik, die Large Language Models (LLMs) mit externem Wissen anreichert. Statt sich nur auf das Trainingswissen zu verlassen, durchsucht ein RAG-System zunächst Ihre eigenen Datenquellen und fügt die gefundenen Informationen dem Prompt hinzu. Das Ergebnis: präzisere, aktuellere und faktenbasierte Antworten.
Warum reicht ein normales LLM nicht aus?
Große Sprachmodelle wie GPT-4 oder Claude haben beeindruckende Fähigkeiten, aber auch fundamentale Einschränkungen:
RAG löst genau diese Probleme: Es verbindet die sprachliche Kompetenz eines LLMs mit dem spezifischen Wissen Ihres Unternehmens.
Wie funktioniert RAG technisch?
Der RAG-Prozess läuft in drei Schritten ab:
#### Schritt 1: Indexierung (einmalig)
Ihre Dokumente — ob PDFs, Wiki-Seiten, E-Mails oder Datenbankinhalte — werden in kleine Abschnitte aufgeteilt und mithilfe eines Embedding-Modells in numerische Vektoren umgewandelt. Diese Vektoren werden in einer Vektordatenbank gespeichert.
#### Schritt 2: Retrieval (bei jeder Anfrage)
Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, wird diese ebenfalls in einen Vektor umgewandelt. Die Vektordatenbank sucht dann die semantisch ähnlichsten Dokumentenabschnitte und gibt sie zurück.
#### Schritt 3: Generation (bei jeder Anfrage)
Die gefundenen Dokumente werden zusammen mit der Nutzerfrage an das LLM übergeben. Das Modell generiert eine Antwort, die auf den konkreten Dokumenten basiert — inklusive Quellenangaben.
Typische Anwendungsfälle im Unternehmen
Technologie-Stack für RAG
Für eine RAG-Implementierung benötigen Sie:
Fazit
RAG ist die derzeit praxisrelevanteste KI-Architektur für Unternehmen. Sie ermöglicht den Zugriff auf internes Wissen über natürliche Sprache und reduziert Halluzinationen drastisch. BENFILO unterstützt Sie bei der Implementierung einer maßgeschneiderten RAG-Lösung.