RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Methode, bei der ein Sprachmodell vor der Antwortgenerierung gezielt relevante Informationen aus einer externen Wissensbasis abruft, statt sich ausschließlich auf sein im Training gespeichertes Wissen zu verlassen. Durch diesen Abrufschritt kann das Modell mit aktuellen, unternehmensspezifischen oder vertraulichen Daten arbeiten, ohne dass diese ins Modelltraining einfließen müssen. Im IT-Bereich sind RAGs bei komplexeren Anwendungen Standard. Für Menschen, die sich mit KI-Workflows neu beschäftigen, ist es günstig, zumindest das Prinzip zu verstehen.

Was bedeutet das für Ihr KMU?

RAG ist die technische Grundlage hinter vielen unternehmenstauglichen KI-Anwendungen: Ein KI-Assistent, der auf Ihr Produkthandbuch, Ihre internen Richtlinien oder Ihre Kundendatenbank zugreift, nutzt in der Regel RAG. Die Grundvoraussetzung ist hierfür natürlich eine gut dokumentierte Datenbasis, die die realen Prozesse in strukturierter Form und aktuell abbildet. Dies ist in vielen Unternehmen eher die Ausnahme als die Regel.

Entscheidender Vorteil für den Datenschutz: Ihre Unternehmensdaten bleiben in Ihrer kontrollierten Wissensbasis — sie werden nicht in ein öffentliches Modell eintrainiert. Wenn ein KI-Anbieter verspricht, dass seine Lösung „auf Ihre Dokumente zugreifen" oder „mit Ihrem Wissen arbeiten" kann, fragen Sie konkret nach der technischen Umsetzung — RAG ist heute Standard, aber Qualität und Datenschutzarchitektur unterscheiden sich erheblich.