Was ist RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine fortschrittliche KI-Technologie, die die Stärken von Large Language Models (LLMs) mit der Fähigkeit kombiniert, relevante Informationen aus externen Wissensquellen abzurufen.

Wie funktioniert RAG?

Ein RAG-System besteht aus zwei Hauptkomponenten:

• Retriever: Durchsucht Wissensdatenbanken nach relevanten Informationen
• Generator: Erstellt Antworten basierend auf den abgerufenen Informationen

Vorteile für Unternehmen

RAG-Systeme bieten Unternehmen mehrere entscheidende Vorteile:

• Höhere Genauigkeit durch aktuelle Informationen
• Bessere Transparenz durch Quellenangaben
• Kosteneffizienz durch Wiederverwendung bestehender Daten
• Skalierbarkeit für große Wissensmengen

Implementierung in der Praxis

Die erfolgreiche Implementierung eines RAG-Systems erfordert:

• Strukturierung der Wissensdatenbank
• Optimierung der Retrieval-Strategien
• Integration in bestehende Workflows
• Kontinuierliche Verbesserung und Wartung