RAG Definition: Was ist Retrieval-Augmented Generation?

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein Sprachmodell gezielt auf externe, aktuelle oder interne Daten zugreift, um präzise und kontextbezogene Antworten zu liefern. Kurz gesagt: RAG verbindet die Stärken von Suchsystemen mit generativer KI.

Was das für den Mittelstand bedeutet

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI-Lösungen sinnvoll in ihre Abläufe einzubinden – vor allem, wenn es um vertrauliche oder spezielle interne Informationen geht. Mit RAG kann Ihre KI nicht nur auf öffentliches Wissen zurückgreifen, sondern auch gezielt unternehmensspezifische Daten nutzen.

Beispiel aus der Praxis

Stellen Sie sich vor, Ihr Team sucht regelmäßig nach aktuellen Lieferzeiten, Preisen oder Produktdetails aus internen Datenbanken, Handbüchern oder Verträgen. Eine klassische KI-Chatlösung gibt hier oft nur allgemeine Antworten. Mit RAG kann ein KI-Agent gezielt die relevanten Dokumente durchsuchen und eine Antwort generieren, die auf Ihren eigenen Daten basiert – zum Beispiel: „Laut Vertrag XY ist die Lieferzeit für Produkt A aktuell 7 Werktage.“ Das spart Zeit, reduziert Fehler und entlastet Ihre Mitarbeitenden.

Abgrenzung zu verwandten Begriffen

• Klassische Sprachmodelle (wie ChatGPT) greifen nur auf ihr Trainingswissen zurück und wissen nichts über Ihre Geschäftsunterlagen.
• Retrieval-Systeme finden passende Dokumente, können aber keine neuen, zusammengefassten Antworten formulieren.
• RAG kombiniert beides: Es sucht relevante Informationen in Ihren Daten und formuliert daraus eine verständliche, individuelle Antwort.

RAG ist besonders wertvoll für Unternehmen, die KI-Lösungen mit eigenem Wissen und aktuellen Inhalten betreiben wollen – z. B. für interne Wissensdatenbanken, Kundenservice, Produktberatung oder Compliance-Fragen.

Erfahren Sie mehr zu den Möglichkeiten moderner KI-Agenten und Automatisierung in unserem Überblicksartikel.