Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)

Definition

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Architektur, die generative Sprachmodelle mit einer externen Wissensdatenbank kombiniert, um präzisere, aktuellere und kontextspezifische Antworten auf Basis eigener Unternehmensdaten zu generieren.

Erklärung

Im B2B- und SaaS-Bereich stoßen Standard-KI-Modelle oft an ihre Grenzen, da sie keinen Zugriff auf interne Firmendaten oder Echtzeit-Informationen haben. RAG löst dieses Problem, indem es bei einer Benutzeranfrage zuerst relevante Dokumente (wie Produktkataloge, CRM-Daten oder Service-Dokumentationen) aus einer Vektordatenbank sucht (Retrieval) und diese dem Sprachmodell als Kontext bereitstellt. Erst danach generiert die KI die finale Antwort (Generation), die somit auf verifizierten Fakten statt auf reinem Trainingswissen basiert. Für den Vertrieb bedeutet dies, dass KI-Assistenten Kundenanfragen hochgradig personalisiert, präzise und ohne das Risiko von Halluzinationen beantworten können. Dadurch wird RAG zu einer Schlüsseltechnologie für einfache Wissensmanagementsysteme und automatisierte Kundeninteraktionen.