RAG kombiniert die Suche in eigenen Dokumenten mit generativer KI. Erfahren Sie, wie Unternehmen damit ihr Wissen erschließen.
RAG: Die Brücke zwischen Ihrem Wissen und KI
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technologie, die zwei Welten verbindet: Ihre internen Unternehmensdokumente und die Fähigkeiten moderner Sprachmodelle. Statt dass ein KI-Modell nur auf sein Trainingswissen zugreift, sucht RAG zuerst in Ihren Dokumenten nach relevanten Informationen und nutzt diese als Kontext für die Antwort.
Wie funktioniert RAG technisch?
Im ersten Schritt werden Ihre Dokumente in sogenannte Embeddings umgewandelt — numerische Repräsentationen des Inhalts. Diese werden in einer Vektordatenbank gespeichert. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, wird die Frage ebenfalls in ein Embedding umgewandelt und die ähnlichsten Dokumentenabschnitte gesucht. Diese werden dann zusammen mit der Frage an das Sprachmodell übergeben, das eine fundierte Antwort mit Quellenangabe generiert.
Vorteile gegenüber klassischer Suche
Klassische Volltextsuche findet nur exakte Wortübereinstimmungen. RAG versteht semantische Zusammenhänge: Die Frage „Wie hoch ist unser Urlaubsanspruch?“ findet auch Dokumente, die von „Ferientagen“, „Erholungsurlaub“ oder „Jahresurlaub“ sprechen. Zudem fasst RAG die Ergebnisse in einer verständlichen Antwort zusammen, statt den Nutzer mit einer Liste von Treffern allein zu lassen.
Typische Einsatzgebiete im Mittelstand
Personalwesen (HR-Handbücher durchsuchbar machen), Qualitätsmanagement (ISO-Dokumentation), Kundenservice (Wissensdatenbanken), Rechtsabteilung (Verträge durchsuchen), Vertrieb (Produktinformationen), Technik (Wartungsanleitungen und Spezifikationen).
DSGVO und RAG: Was Sie beachten müssen
Da RAG-Systeme mit internen, oft sensiblen Dokumenten arbeiten, ist Datenschutz entscheidend. Achten Sie darauf, dass Ihre Dokumente nicht zum Training des KI-Modells verwendet werden, dass die Verarbeitung in der EU stattfindet und dass Zugriffsrechte mandantenisoliert durchgesetzt werden.
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