Was ist RAG?
Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, verbindet die Textgenerierung eines Sprachmodells mit Informationen, die passend zur Anfrage aus externen Quellen abgerufen werden.
Das System sucht zunächst relevante Dokumente oder Passagen und stellt sie dem Modell als Kontext für die Antwort bereit. Dadurch können aktuellere oder organisationsspezifische Informationen einfließen. Die Qualität hängt jedoch von Datenbestand, Abruf, Quellenbewertung und Antwortlogik ab.
Warum relevant? Viele KI-Such- und Unternehmenslösungen nutzen Retrieval, wodurch klar strukturierte und zitierfähige Webinhalte an Bedeutung gewinnen.