RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, bei der ein LLM nicht nur auf Trainingswissen zurückgreift, sondern aktiv in einer externen Wissensbasis sucht. RAG ermöglicht, KI-Systeme mit unternehmenseigenem Wissen zu versorgen, ohne das Modell neu zu trainieren.
Problem reiner LLMs: Ihr Wissen endet am Trainings-Cutoff und sie kennen keine Unternehmensdokumente. RAG löst das: Bei einer Frage sucht das System zürst in einer Wissensdatenbank (Dokumente, FAQs), ruft relevante Passagen ab und gibt sie an das LLM. Das LLM antwortet auf Basis dieser konkreten Information. Anwendungsfelder: Interne Assistenten (KI beantwortet Fragen auf Basis des Unternehmens-Wikis), Kunden-Chatbots (antwortet aus eigener Wissensdatenbank), Content-Erstellung (KI greift auf Brand-Dokumente und Tone-of-Voice-Guidelines zu). Halluzinationen werden reduziert, weil das Modell auf konkrete Quellen verweist. RAG vs. Fine-Tuning: Fine-Tuning trainiert das Modell auf neü Daten – teür, zeitaufwändig, ML-Expertise nötig. RAG ist günstiger, schneller und flexibler. Wissensdatenbank kann jederzeit aktualisiert werden. Für die meisten Unternehmensanwendungen ist RAG die praktischere Lösung. Bei SOLIT baün wir RAG-basierte Assistenten für Kunden mit häufigen, wiederkehrenden Fragen. Das Ergebnis: konsistente, Quellenbasierte Antworten statt KI-Halluzinationen.
Praxisbeispiel
So läuft das konkret bei uns
Für einen B2B-Kunden haben wir einen internen Assistenten auf Basis der gesamten Produktdokumentation gebaut. Vertriebsmitarbeiter erhalten in Sekunden präzise Antworten statt minütenlanger Dokumentensuche.
Wir bauen Systeme die skalieren
Speziell für dieses Thema sind wir gut aufgestellt
Eür Vertrieb sucht ewig in Dokumenten nach Antworten? Ein RAG-basierter Assistent löst das in Wochen. Wir zeigen, wie er aufgebaut wird.
