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RAGSZTUCZNA INTELIGENCJA
Künstliche IntelligenzModelle, ihr Betrieb und ihre Grenzen

RAG

Retrieval-Augmented Generation

Ein AI-Muster, bei dem ein LLM vor der Antwort relevante Daten in einer externen Wissensdatenbank sucht. Die gefundenen Ausschnitte gelangen in den Kontext des Modells, was Antworten vermeidet, die von Unternehmensquellen abgekoppelt sind.

Warum das wichtig ist

Zwingt das Modell, zuerst in der Unternehmensdatenbank nachzuschauen, bevor es antwortet – die Antworten basieren auf nachvollziehbaren Quellen, anstatt auf der Modellgedächtnis.

Was ohne das fehlt

Ohne Suchfunktion antwortet das Modell aus seinem Trainingsgedächtnis: überzeugend, aber manchmal falsch und immer ohne Kenntnis der Unternehmensdaten.

Wann es verwendet wird

In Assistenten und Suchmaschinen, die auf eigener Dokumentation, Archivartikeln oder einem Angebotskatalog basieren.

Wie wir es einsetzen

Der Assistent beantwortet Fragen zum Unternehmensangebot auf Basis aktueller Dokumente, nicht ausschließlich auf der Wissensbasis des Modells.

Zahlen, die man kennen sollte

Künstliche Intelligenz in Zahlen

26%

Prognozowany udział w pełni elektrycznych pojazdów (BEV, bez hybryd) w europejskim parku samochodowym do 2035 roku, w porównaniu z 4% w 2025 r.

BCG2035Europa

88%

Meta podaje, że ponad 88% z 137 000 usuniętych reklam oszukańczych w Polsce zostało wykrytych automatycznie przed zgłoszeniem.

Meta09/2026Polen

2 500 000 000 000 USD

Prognozowane światowe wydatki na AI w 2026 roku.

Gartner2026weltweit

Zahlen aus demselben Feld — gesammelt in unserer Marktdatenbank.