Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation)?
RAG verbindet die Sprachfähigkeiten von LLMs mit Ihren Unternehmensdaten - für KI-Antworten, die aktuell, präzise und firmenspezifisch sind.
RAG - KI mit Ihren eigenen Daten
Was bedeutet Retrieval Augmented Generation?
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, bei der ein Large Language Model (LLM) vor der Antwortgenerierung zunächst relevante Informationen aus einer externen Wissensdatenbank abruft. Statt sich nur auf sein Trainingswissen zu verlassen, «liest» das Modell aktuelle, firmenspezifische Dokumente und bezieht sie in die Antwort ein.
Der Prozess läuft in drei Schritten ab:
- Retrieval: Die Frage des Nutzers wird verwendet, um relevante Textabschnitte aus einer Vektordatenbank zu finden
- Augmentation: Die gefundenen Textabschnitte werden zusammen mit der Frage an das LLM übergeben
- Generation: Das LLM formuliert eine Antwort, die auf den abgerufenen Informationen basiert
Warum RAG statt reinem LLM?
Ohne RAG kennt ein LLM nur sein Trainingswissen - das möglicherweise veraltet ist und Ihre Unternehmensdaten nicht enthält. RAG löst mehrere Probleme gleichzeitig:
- Aktualität: Die Wissensdatenbank kann jederzeit aktualisiert werden
- Firmenspezifität: Interne Dokumente, Produktkataloge und Richtlinien werden berücksichtigt
- Nachvollziehbarkeit: Quellen können angezeigt werden - der Nutzer sieht, woher die Information stammt
- Weniger Halluzinationen: Das Modell stützt sich auf Fakten statt auf statistische Schätzungen
RAG im Schweizer Unternehmenseinsatz
Typische RAG-Anwendungen sind Wissens-Chatbots für Mitarbeitende, intelligente FAQ-Systeme für Kunden, Vertragsanalyse-Tools und interne Suchmaschinen. Gipfelwerk implementiert RAG-Systeme mit Schweizer oder europäischem Hosting und achtet auf Datenschutzkonformität bei jedem Schritt.
Häufige Fragen zu RAG
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning?
RAG ruft Informationen zur Laufzeit aus einer Datenbank ab. Fine-Tuning verändert dagegen die Gewichte des Modells selbst. RAG ist flexibler und günstiger für sich häufig ändernde Daten.
Welche Dokumente kann ich für RAG nutzen?
Praktisch alle Textformate: PDFs, Word-Dokumente, Webseiten, E-Mails, Confluence-Seiten, Datenbank-Einträge und mehr. Die Dokumente werden in Textabschnitte zerlegt und als Vektoren indexiert.
Ist RAG datenschutzkonform umsetzbar?
Ja. Die Wissensdatenbank verbleibt in Ihrer Infrastruktur oder bei einem Schweizer/europäischen Hoster. Die Daten werden nicht zum Training des LLMs verwendet.
Was kostet eine RAG-Lösung?
Ein RAG-basierter Chatbot mit eigener Wissensdatenbank startet bei ca. CHF 10 000. Die laufenden Kosten hängen von der Nutzungsintensität und dem gewählten LLM ab.
Kernbereiche
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