Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG) und wie funktioniert es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, mit der Künstliche Intelligenz (KI) bessere und genauere Antworten geben kann.
Ein normales Sprachmodell (wie ChatGPT) hat ein „Weltwissen“, das es beim Training gelernt hat. Aber dieses Wissen ist:
manchmal veraltet,
manchmal ungenau,
und es kennt keine privaten oder aktuellen Informationen (z. B. Inhalte aus deinem Unternehmen oder einer Webseite von gestern).
RAG löst dieses Problem.
Wie funktioniert RAG?
RAG funktioniert in zwei Schritten:
1. Informationen suchen (Retrieval)
Wenn du eine Frage stellst, sucht das System zuerst in einer Datenquelle (z. B. Datenbank, Webseite oder Firmendokumente) nach passenden Informationen.
Beispiel:
Du fragst: „Was steht in unserem Jahresbericht 2024 zum Umsatz?“
→ Das System sucht gezielt nach der Stelle im Dokument, wo etwas zum Umsatz 2024 steht.
2. Antwort generieren (Generation)
Danach bekommt das Sprachmodell diese gefundenen Infos als Hilfe („Kontext“) und nutzt sie, um eine Antwort zu formulieren – auf eine Weise, die gut verständlich und sprachlich natürlich ist.
Warum ist RAG nützlich?
1. Aktuell bleiben
Viele Sprachmodelle wie ChatGPT haben einen festen Wissensstand, der mit dem Datum des Trainings endet. Das bedeutet: Sie wissen nichts über Ereignisse oder Informationen, die danach passiert sind.
Mit RAG kann dieses Problem gelöst werden – denn das System ruft bei jeder Anfrage aktuelle Informationen aus externen Quellen ab. Dadurch kann es zum Beispiel auf neue Entwicklungen, aktuelle Unternehmensdaten oder frisch veröffentlichte Artikel reagieren.
Beispiel: Eine RAG-Anwendung kann Fragen zur neuesten Produktveröffentlichung beantworten, obwohl diese nach dem Trainingszeitpunkt des Modells stattfand.
2. Höhere Genauigkeit durch echte Daten
Generative KI ist sehr gut darin, Sprache zu formulieren – aber ohne verlässliche Quellen kann sie auch Fehler machen oder Dinge „erfinden“ (sogenannte Halluzinationen).
Mit RAG wird das Sprachmodell mit echten, relevanten Informationen versorgt – z. B. aus einer Datenbank oder einem Dokument. Dadurch kann es auf Fakten basierte Antworten geben.
Beispiel: Statt eine geschätzte Zahl zu nennen, kann ein RAG-System genau sagen, wie viel Umsatz ein Unternehmen im letzten Jahr gemacht hat – basierend auf den echten Geschäftsdaten.
3. Flexibel in der Anwendung
RAG ist nicht nur auf Texte beschränkt. Durch sogenannte multimodale Einbettungen kann es auch mit Bildern, Audiodateien, Videos oder mehrsprachigen Inhalten arbeiten.
Das macht es besonders nützlich für Unternehmen, die verschiedene Arten von Daten verwenden – z. B. Produktfotos, Support-Tickets, Verträge oder Präsentationen.
Beispiel: Ein System könnte ein Supportvideo durchsuchen und daraus automatisch eine textbasierte Antwort für den Kundenservice generieren.
4. Effizienter Umgang mit Informationen
RAG nutzt nur die Informationen, die wirklich relevant für die gestellte Frage sind. Das spart nicht nur Rechenleistung, sondern reduziert auch die Kosten, die bei der Verwendung großer Sprachmodelle entstehen.
Außerdem wird so vermieden, dass das Modell mit zu vielen unnötigen Informationen überladen wird.
Beispiel: Anstatt ein komplettes Handbuch einzuspeisen, filtert RAG gezielt den passenden Abschnitt heraus und nutzt nur diesen zur Beantwortung der Frage.
Wo wird RAG eingesetzt?
In Chatbots mit Zugriff auf aktuelle oder interne Daten
Viele Unternehmen setzen RAG in ihren Kunden- oder Mitarbeitenden-Chatbots ein. Der Vorteil: Die Antworten sind nicht nur sprachlich überzeugend, sondern basieren auf den neuesten Informationen – z. B. aus einem internen FAQ-Dokument oder einer Wissensdatenbank.
Beispiel: Ein Mitarbeiter fragt den Bot, wie die neue Urlaubsregelung aussieht – der Bot durchsucht das Intranet und liefert eine passende Antwort.
In modernen Suchsystemen
RAG kann klassische Suchmaschinen auf ein neues Niveau heben. Statt einfach nur Dokumente zu listen, kann das System die Inhalte verstehen, zusammenfassen und in ganzen Sätzen beantworten.
Beispiel: Statt fünf PDF-Dateien zu durchforsten, bekommt der Nutzer direkt eine verständliche Antwort, die auf den wichtigsten Stellen in diesen Dokumenten basiert.
In intelligenten Assistenten (KI-Agents)
RAG ist besonders hilfreich für spezialisierte Anwendungen, z. B. in der Medizin, im Finanzwesen oder in der Rechtsberatung. Hier unterstützt ein KI-Agent Fachleute, indem er komplexe Daten analysiert, Fragen beantwortet oder Entscheidungen vorbereitet – basierend auf hochwertigen, geprüften Informationen.
Beispiel: Ein Arzt fragt den Agenten nach den neuesten Forschungsergebnissen zu einem Medikament – das System sucht die passende Fachliteratur und formuliert eine präzise, fundierte Antwort.
