RAG: RAG für Unternehmen: Definition, Quellen, Grenzen, Sicherheit.
Retrieval-Augmented Generation erklärt: wie ein Wissenssystem Fragen aus eigenen Dokumenten mit Quellenangabe beantwortet, was es braucht und wo seine Grenzen liegen.
Kurz gesagt: RAG bedeutet Antworten aus eigenen Dokumenten mit Quellenangabe. Das System sucht passende Stellen und erstellt daraus einen Antwortentwurf. Dokumente können gemäss angebundener Quelle aktualisiert werden.
Antworten aus Ihren Dokumenten – nicht aus dem Gedächtnis des Modells.
Ein Sprachmodell erhält internes Wissen nur, wenn es ihm bereitgestellt wird. Bei RAG werden zuerst Textstellen gesucht und danach für einen Antwortentwurf verwendet. Die Antwort soll die verwendete Quelle nennen.
Die Qualität hängt an der Suche, an der Aufbereitung der Dokumente und an den Berechtigungen – nicht primär am Modell. Darum ist RAG Engineering ein eigenes Thema.
Ansätze für Unternehmenswissen im Vergleich.
| Ansatz | Wie | Vorteil | Grenze |
|---|---|---|---|
| RAG | Suche + Antwort aus Dokumenten | aktuell, mit Quelle, keine Trainingskosten | braucht gepflegte Quellen |
| Fine-Tuning | Modell auf eigene Daten anpassen | Stil, Fachsprache | teuer, veraltet, keine Quelle |
| Prompt mit Upload | Dokument je Frage mitgeben | einfach | keine Rechte, keine Skalierung |
| Volltextsuche | Stichworte | exakt | keine Antwort, nur Treffer |
Wann RAG sinnvoll ist.
- Wissen ist in Dokumenten vorhanden, aber schwer auffindbar → RAG.
- Berechtigungen müssen je Nutzer gelten → RAG mit Rechten im Retrieval.
- Fachsprache oder Format sind sehr speziell → RAG zuerst, Fine-Tuning nur als Ausnahme.
- Das Wissen ist nirgends dokumentiert → zuerst dokumentieren.
Worauf sich der Beitrag stützt.
- Patrick Lewis et al., «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks» (2020): https://arxiv.org/abs/2005.11401
- Eigene Projekterfahrung Swiss AI Labs mit Wissenssystemen; keine externe Studie
Produkte, Labs und Cases.
Häufige Fragen: RAG
Erfindet RAG Antworten?
RAG kann unbelegte Antworten reduzieren, aber nicht ausschliessen. Quellenbezug und Verhalten bei fehlenden Treffern müssen getestet werden.
Läuft RAG lokal?
Ein lokaler Betrieb ist möglich. Die Betriebsform hängt von Quellen, Architektur und Anforderungen ab.
Lassen Sie einen konkreten Prozess prüfen.
Die Potenzialanalyse untersucht Nutzen, Voraussetzungen und Risiken des Prozesses.