Grundlagen
Was macht ein RAG-System anders als ein normaler Chatbot?
Ein normaler Chatbot beantwortet Fragen vor allem aus dem Modellkontext. Ein RAG-System erweitert diesen Kontext dynamisch: Es sucht passende Ausschnitte aus Dokumenten, Datenbanken oder Wissensartikeln.
Damit wird KI fuer Unternehmen interessanter, weil Antworten auf eigene Handbuecher, Prozesse, Produktinformationen, Tickets oder Projektdokumentation bezogen werden koennen.
- Dokumente werden aufgenommen und in sinnvolle Abschnitte zerlegt
- Abschnitte werden semantisch auffindbar gemacht
- Eine Anfrage sucht passende Quellen
- Das Sprachmodell erstellt eine Antwort auf Basis dieser Quellen
Betrieb
Berechtigungen und Datenschutz gehoeren in den Kern
Ein RAG-System darf nicht mehr wissen als der Nutzer, der fragt. Wenn vertrauliche Dokumente im Wissensbestand liegen, muss die Zugriffskontrolle schon beim Retrieval greifen.
Auch Protokollierung ist wichtig: Welche Frage wurde gestellt? Welche Quellen wurden genutzt? Welche Antwort wurde gegeben?
- rollenbasierter Zugriff vor der Antwortgenerierung
- Trennung von oeffentlichen, internen und vertraulichen Quellen
- Audit-Logs fuer produktive Nutzung
- regelmaessige Reindexierung und Dokumentenpflege
FAQ
Haeufige Fragen
Ist RAG dasselbe wie eine Volltextsuche?
Nein. Volltextsuche findet Dokumente anhand von Begriffen. RAG findet relevante Inhalte semantisch und nutzt sie fuer eine natuerlich formulierte Antwort.
Kann ein RAG-System Halluzinationen verhindern?
Es kann sie deutlich reduzieren, aber nicht vollstaendig ausschliessen. Gute Quellen, Quellenbindung und Unsicherheitslogik bleiben entscheidend.