Glossar · Deutsch

RAG

Retrieval-Augmented Generation: eine LLM-Technik, bei der das Modell relevante Dokumente abruft, bevor es eine Antwort generiert.

Deutsch · German

Definition

Retrieval-Augmented Generation kombiniert einen Suchschritt mit einem Generierungsschritt. Anstatt sich ausschließlich auf die Trainingsdaten des Modells zu verlassen, ruft das System relevante Abschnitte aus einem Korpus ab (Ihre Dokumente, Ihre Support-Tickets, Ihren Code) und integriert sie in den Prompt. Dies verankert die Antwort in Ihren tatsächlichen Daten und reduziert Halluzinationen drastisch. Modernes RAG verwendet hybride Abfrage (Vektor-Ähnlichkeit + Schlüsselwortsuche), Reranking und Zitat-Nachverfolgbarkeit, sodass jede Antwort auf eine Quelle verweist.

Beispiel

Eine Legal-Tech-App, in der das LLM den genauen Rechtsprechungsabschnitt zitiert, den es zur Beantwortung einer Frage verwendet hat.

Wie Vedwix das verwendet

Die meisten produktionsreifen KI-Funktionen, die wir entwickeln, beginnen als RAG-Systeme. Wir verwenden hybride Abfrage, Reranker und eine Zitatebene, damit Benutzer jede Antwort prüfen können.

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