Was ist RAG?

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation, und trotz des Namens ist die Idee ganz einfach: Statt die KI aus ihrem trainierten Gedächtnis antworten zu lassen, lässt man sie zuerst in einem festgelegten Material nachschlagen, euren Dokumenten, eurem Personalhandbuch, euren Abläufen, und dann basierend auf dem Gefundenen antworten.

Der Unterschied ist wie zwischen einer Aushilfskraft, die rät, und einer, die erst die Mappe liest. Ohne Nachschlagen antwortet das Modell mit dem Internet-Durchschnitt: plausibel, aber nicht euer. Mit Nachschlagen kann die Antwort sagen "laut eurer Richtlinie beträgt der Zuschuss für Gesundheitsförderung X Euro" und zeigen, wo das steht.

RAG ist auch die ehrliche Antwort auf die Frage "Kann die KI unser Material lernen?". Sie lernt nichts im Sinne von Training, das Material bleibt bei euch, und genau das ist der Punkt: Was vergessen werden soll, kann gelöscht werden, und was geantwortet wird, lässt sich bis zur Quelle zurückverfolgen.

In EuroWork ist RAG der Alltag hinter den Kulissen: Die Wissensbibliothek, das Quellenmaterial der Spezialisten und die Dokumentsuche basieren alle auf Nachschlagen vor dem Antworten.