RAG (Retrieval-Augmented Generation) — einfach erklärt
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein KI-Verfahren, bei dem das Sprachmodell vor der Antwort relevante Dokumente nachschlägt — in einer Wissensdatenbank oder im Web — und seine Antwort auf diese Fundstellen stützt. RAG verbindet die Formulierungsstärke von LLMs mit überprüfbaren Quellen und senkt so das Halluzinationsrisiko drastisch.
Wie RAG funktioniert — der Ablauf
Zwei Konsequenzen für Unternehmen
Erstens intern: RAG macht Firmenwissen nutzbar — ein Assistent, der aus IHREN Dokumenten antwortet (Angebote, Handbücher, Verträge), statt aus dem Internet zu raten. Das ist die Architektur hinter seriösen „KI-Wissensdatenbanken“. Zweitens extern: Weil öffentliche KI-Antworten RAG über das Web sind, entscheidet die Auffindbarkeit und Zitierfähigkeit Ihrer Inhalte darüber, ob Sie Teil der Antworten werden — das ist der technische Kern von GEO.
Merksatz: RAG heißt: Die KI liest nach, bevor sie redet. Die strategische Frage lautet also — steht bei dem, was sie liest, auch etwas von Ihnen?
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Häufige Fragen
Brauche ich RAG für einen Firmen-Chatbot?
Wenn der Bot verlässlich aus Ihren Inhalten antworten soll: ja. Ohne Retrieval-Anbindung erzählt ein Bot charmant Ungeprüftes — mit RAG zitiert er Ihre Dokumente.
Was kostet eine RAG-Lösung?
Kleine Setups (FAQ/Dokumente, fertige Bausteine) ab niedrigem vierstelligem Bereich; angebundene Systeme mit Rechten und Integrationen typisch 5.000–30.000 €.
Ist RAG dasselbe wie Modell-Training?
Nein — Training verändert das Modell, RAG gibt ihm Nachschlagematerial zur Laufzeit. Für Firmenwissen ist RAG fast immer der schnellere, günstigere und aktuellere Weg.
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