RAG verbindet zwei Dinge: ein Sprachmodell und einen Mechanismus, der vor der Antwort relevante Informationen aus einer Wissensbasis abruft. Dadurch antwortet das System nicht nur aus allgemeinem Modellwissen, sondern mit Bezug auf konkrete Inhalte.
Warum RAG so interessant ist
Der Ansatz verbessert vor allem:
- Aktualitaet von Antworten;
- Bezug auf interne Dokumente;
- Nachvollziehbarkeit der Ausgabe;
- Praxistauglichkeit in Support-, Wissens- und Recherche-Workflows.
Wo die Grenzen liegen
RAG ist keine automatische Garantie fuer Qualitaet. Die Struktur der Wissensbasis, Chunking, Retrieval-Logik und Ausgabekontrolle entscheiden stark ueber das Ergebnis.
Fazit
RAG ist deshalb so wirkungsvoll, weil es generative KI mit konkretem Unternehmenswissen verbindet.