RAG steht für retrieval-augmented generation. Hinter diesem technischen Begriff steckt eine einfache, wirkungsvolle Idee: eine KI, die nicht aus dem Gedächtnis antwortet, sondern zuerst die richtige Passage in Ihren eigenen Dokumenten nachschlägt und ihre Antwort darauf stützt. Ohne den Fachjargon: ein System, das ausschließlich aus Ihren eigenen Quellen antwortet und immer zeigt, woher die Antwort stammt.

Wie es funktioniert, verständlich erklärt

Wenn jemand eine Frage stellt, passiert im Kern Folgendes:

  1. Das System durchsucht Ihre Dokumente nach den relevantesten Passagen.
  2. Es gibt diese Passagen zusammen mit der Frage an das Sprachmodell.
  3. Das Modell formuliert eine Antwort auf Basis dieser Passagen, mit einem Verweis auf die Quelle.

Steht die Antwort nicht in Ihren Dokumenten? Dann sollte ein gut gebauter RAG-Chatbot das ehrlich sagen, statt etwas Plausibles zu erfinden.

Warum Quellenangaben den Unterschied machen

Ein Sprachmodell kann immer eine flüssige, überzeugende Antwort produzieren, selbst wenn sie falsch ist. Das nennen wir eine Halluzination, und sie ist das größte Risiko von KI. Quellenangaben sind das Gegenmittel: Bei jeder Antwort sieht der Nutzer genau, auf welchem Dokument sie beruht, und kann es selbst überprüfen. Das macht KI überprüfbar statt zu einer Blackbox.

Für Bereiche, in denen Fehler keine Option sind, ist das kein Luxus, sondern eine Voraussetzung. Wir haben es mit KiesKennis bewiesen, dem Wahl-Chatbot für acht regionale Rundfunkanstalten: 43.943 beantwortete Fragen, 99 % faktisch korrekt, jede Antwort mit einer anklickbaren Quelle. Mehr dazu, wie wir über Zuverlässigkeit denken, in ChatGPT oder eine maßgeschneiderte KI-Lösung.

Wo RAG für Ihre Organisation Nutzen schafft

Überall dort, wo Menschen schnelle, verlässliche Antworten aus vielen Informationen benötigen: ein interner Wissensassistent für Mitarbeitende, Kundenservice auf Basis Ihrer eigenen Wissensdatenbank oder das Durchsuchen von Verträgen und Richtlinien. Es ist dieselbe Technologie, jedes Mal auf Ihre eigenen Quellen angewandt.

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