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Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Was Retrieval-Augmented Generation ist, die Schritte Abrufen-dann-Erzeugen und warum sie für genaue Antworten zählt.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, bei der ein KI-Modell zuerst relevante Informationen aus einer Wissensquelle abruft und dann seine Antwort aus diesem abgerufenen Inhalt erzeugt, statt sich nur auf das im Training Gelernte zu stützen.
Die zwei Schritte
- Abrufen: Zu einer Frage durchsucht das System eine Wissensdatenbank und holt die relevantesten Passagen.
- Erzeugen: Das Sprachmodell schreibt seine Antwort mit diesen Passagen als Quelle, sodass die Antwort die echten Inhalte des Unternehmens widerspiegelt.
Warum sie zählt
Ein Sprachmodell allein kennt nur seine Trainingsdaten, die allgemein und zeitlich eingefroren sind. RAG lässt es aus einer bestimmten, aktuellen Wissensdatenbank antworten, ohne das Modell neu zu trainieren. Diese Verankerung macht einen KI-Agenten genau über ein Unternehmen und ist eine wichtige Abwehr gegen Halluzination.
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