Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Definition

Retrieval-Aug­ment­ed Gen­er­a­tion (RAG) ist ein Ansatz der Kün­stlichen Intel­li­genz, bei dem ein Sprach­mod­ell (z. B. ein Large Lan­guage Mod­el) mit ein­er exter­nen Wis­sens­daten­bank oder Doku­menten­samm­lung kom­biniert wird. Anstatt nur auf seinen Train­ings­dat­en zu basieren, kann das Mod­ell während der Antwort­gener­ierung aktuelle oder spezial­isierte Infor­ma­tio­nen retrieven (abrufen) und mit seinem eige­nen Sprachver­ständ­nis gener­ieren. Dadurch entste­hen genauere, aktuellere und kon­textbe­zo­genere Antworten – ein entschei­den­der Vorteil in Chat­bots, Such­sys­te­men und Unternehmensanwendungen.

Wie funktioniert RAG?

1. Anfrage: Der Nutzer stellt eine Frage oder Eingabe.
   
   
2. Retrieval: Ein Such- oder Vek­torsys­tem (z. B. Elas­tic­Search, Pinecone, FAISS) durch­sucht externe Datenquellen.
   
   
3. Kom­bi­na­tion: Die gefun­de­nen Doku­mente oder Textpas­sagen wer­den an das Sprach­mod­ell übergeben.
   
   
4. Gener­ierung: Das Mod­ell kom­biniert das Wis­sen aus den Quellen mit sein­er Sprachkom­pe­tenz und erstellt eine Antwort.
   
   
5. Aus­gabe: Nutzer erhält eine präzise, mit Quellen angere­icherte Antwort.
   
   

Einsatzgebiete von RAG

• Chat­bots & Voice­bots: Genauere Antworten durch Zugriff auf aktuelle Unternehmensdaten.
  
  
• Kun­den­sup­port: Inte­gra­tion von Wis­sens­daten­banken, FAQs und Handbüchern.
  
  
• Recherche & Analyse: KI-gestützte Zusam­men­fas­sun­gen aus Fach­lit­er­atur oder Dokumenten.
  
  
• Health­care & Recht: Nutzung geprüfter Daten­banken für zuver­läs­sige Antworten.
  
  
• Enter­prise Search: Intel­li­gente Such­sys­teme mit kon­textuellen Antworten statt rein­er Trefferlisten.
  
  

Vorteile von RAG

• Antworten sind aktueller und fak­ten­basiert­er als bei reinen Sprachmodellen.
  
  
• Ver­mei­dung von Hal­luz­i­na­tio­nen, da das Mod­ell auf echte Quellen zugreift.
  
  
• Flex­i­bil­ität: Kann mit unternehmensin­ter­nen oder öffentlichen Dat­en kom­biniert werden.
  
  
• Skalier­barkeit: Neue Dat­en kön­nen ohne Retrain­ing des Sprach­mod­ells einge­bun­den werden.
  
  

Unterschied zwischen RAG und klassischen LLMs

• Klas­sis­che LLMs: Antworten basieren nur auf den Train­ings­dat­en, die zum Zeit­punkt des Train­ings einge­froren sind.
  
  
• RAG: Ergänzt gen­er­a­tive Fähigkeit­en mit Echtzeit-Dat­en aus exter­nen Quellen → genauer, aktueller, faktenbasierter.
  
  

Beispiele für RAG-Systeme

• Chat­G­PT mit Plu­g­ins oder Retrieval-Funktion
  
  
• LangChain: Frame­work für RAG-basierte Anwendungen
  
  
• Haystack (deepset): Open-Source-RAG für Such- und QA-Systeme
  
  
• Microsoft Copi­lot: Verknüpft LLMs mit Unternehmens­dat­en (z. B. Office-Doku­mente, SharePoint)
  
  

FAQ zu RAG

Was bedeutet Retrieval-Augmented Generation?

Ein Ansatz, bei dem Sprach­mod­elle externe Daten­quellen abrufen und für die Antwort­gener­ierung nutzen.

Warum ist RAG wichtig?

Es erhöht die Genauigkeit, Aktu­al­ität und Rel­e­vanz von KI-Antworten.

Kann RAG Halluzinationen verhindern?

Ja, teil­weise – das Mod­ell stützt sich stärk­er auf Fak­ten aus echt­en Quellen.

Wo wird RAG genutzt?

In Chat­bots, Enter­prise Search, Sup­port-Sys­te­men, Forschung und Business-Intelligence.

Verwandte Begriffe

• Large Lan­guage Mod­el (LLM)
  
  
• Vec­tor Database
  
  
• LangChain
  
  
• Gen­er­a­tive KI
  
  
• Prompt Engi­neer­ing
  
  
• Wis­sens­daten­bank