Retrieval Augmented Generation (RAG)

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Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein innovativer Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz, der die Stärken von großen Sprachmodellen (LLMs) mit externer Informationsbeschaffung kombiniert. Ziel dieser Methode ist es, qualitativ hochwertigere und aktuellere Antworten zu generieren, indem Sprachmodelle nicht nur auf ihrem trainierten Wissen basieren, sondern gezielt relevante Informationen aus externen Quellen „retrieven“ – also abrufen.

Im Kern besteht ein RAG-System aus zwei Hauptkomponenten: einem Retrieval-Modul und einem generativen Modell. Das Retrieval-Modul – häufig eine Vektorsuchmaschine – durchforstet eine große Wissensdatenbank (z. B. Dokumente, Webseiten, interne Datenquellen) nach Inhalten, die zur aktuellen Benutzeranfrage passen. Die gefundenen Texte (sogenannte „Kontexte“) werden anschließend dem Sprachmodell als Zusatzinformation übergeben. Das generative Modell (z. B. GPT, BERT oder T5) nutzt diese Informationen, um eine kohärente und inhaltlich fundierte Antwort zu formulieren.

Diese Kombination erlaubt es, auf dynamische oder seltene Fragen zu reagieren, für die das Sprachmodell allein nicht genug internes Wissen hat. Besonders in unternehmenskritischen Anwendungen – etwa im Kundenservice, im Wissensmanagement oder bei der automatisierten Dokumentation – spielt RAG seine Stärken aus. Unternehmen profitieren von einer höheren Genauigkeit, besserer Transparenz der Antworten und der Möglichkeit, bestehende Datenquellen direkt zu integrieren.

Ein weiterer Vorteil von Retrieval Augmented Generation liegt in der Aktualität der Inhalte. Während klassische LLMs nur auf ihrem Trainingsstand (meist mehrere Monate alt) basieren, können RAG-Systeme auf Echtzeitdaten zugreifen. Damit eignen sie sich ideal für Anwendungsfälle wie News-Zusammenfassungen, Marktanalysen oder technische Support-Systeme.

Technologien, die häufig mit RAG kombiniert werden, sind unter anderem Vektor-Datenbanken wie FAISS, Pinecone oder Weaviate, sowie Frameworks wie LangChain oder Haystack, die den Aufbau modularer RAG-Architekturen erleichtern. Auch verwandte Konzepte wie Retrieval-based QA oder hybride Suchsysteme ergänzen den RAG-Ansatz sinnvoll.

Die Experten der BITS haben Retrieval Augmented Generation (RAG) sowie verwandte Technologien in einer Vielzahl von Projekten eingesetzt. Eine Auswahl an Case-Studies und Referenzen können Sie im Folgenden finden.