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RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Eine Methode, um KI-Modelle mit eigenen, aktuellen Unternehmensdaten zu verknüpfen, ohne das Modell neu trainieren zu müssen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der Schlüssel, um generative KI im Unternehmen nutzbar zu machen. Standard-KI-Modelle (wie GPT-4) wissen nichts über Ihre internen Kundenlisten oder aktuellen Lagerbestände. RAG löst dieses Problem.

Wie es funktioniert

  1. Retrieval (Abruf): Wenn ein Nutzer eine Frage stellt (“Wie viele Urlaubstage habe ich?”), durchsucht das System zuerst Ihre interne Wissensdatenbank.
  2. Augmentation (Anreicherung): Die gefundenen Informationen (z.B. der Auszug aus dem Mitarbeiterhandbuch) werden der Frage hinzugefügt.
  3. Generation (Erzeugung): Die KI generiert nun eine Antwort basierend auf diesen Fakten, statt zu raten.

Vorteil

RAG reduziert sogenannte “Halluzinationen” drastisch und ermöglicht den sicheren Einsatz von KI auf Basis von Firmendaten.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) bei webAION

Diese passenden Services nutzen das Konzept von RAG (Retrieval-Augmented Generation) in der Praxis:

Noch Fragen zu RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Wir beraten Sie gerne zur praktischen Anwendung in Ihrem Unternehmen.

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