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    Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

    Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Technik, die Large Language Models mit Echtzeitzugriff auf externe Daten kombiniert. Anstatt sich nur auf vortrainiertes Wissen zu verlassen, ruft RAG während der Generierung relevante Dokumente oder Fakten ab, um die Genauigkeit zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren. Für Unternehmen bedeutet dies zuverlässigere KI-Ergebnisse für Entscheidungsfindung, Berichterstellung und Kundeninteraktionen.

    Erweiterte Definition

    Herkömmliche Sprachmodelle erzeugen Text nur auf der Grundlage von Mustern, die während des Trainings erlernt wurden. Der Nachteil? Sie können den Kontext übersehen, insbesondere wenn sich die Informationen seit der Erfassung der Trainingsdaten geändert haben. RAG löst dieses Problem, indem es einen Abrufschritt einfügt: Bei einer Eingabeaufforderung (einem sog. Prompt) durchsucht das System verbundene Wissensdatenbanken, APIs oder Datenbanken und speist die Ergebnisse zurück in das Modell. Dadurch entstehen Ergebnisse, die sowohl flüssig formuliert sind als auch auf aktuellen, verifizierten Inhalten basieren.

    Laut Gartner werden Retrieval-Augmented Methoden, also abrufgestützte Methoden, für die Einführung von KI in Unternehmen immer wichtiger, da sie dazu beitragen, Risiken zu mindern und das Vertrauen in generative Systeme zu stärken.

    Alteryx unterstützt Workflows im RAG-Stil, indem es Teams ermöglicht, Modelle direkt mit verwalteten, analysebereiten Datasets zu verbinden. Auf diese Weise können Unternehmen Erkenntnisse mit der Gewissheit gewinnen, dass sie aus vertrauenswürdigen, überprüfbaren Quellen stammen.

    Wie Retrieval Augmented Generation (RAG) in Business und Daten angewendet wird

    RAG hilft Unternehmen dabei, den Wert generativer KI zu steigern, ohne Governance oder Genauigkeit zu beeinträchtigen.

    • Finanzteams können Berichte erstellen, die auf die neuesten Compliance-Dokumente verweisen.
    • Der Kundensupport kann konsistente Antworten liefern, indem er die Antworten in Wissensdatenbanken verankert.
    • Lieferkettenverantwortliche können „Was-wäre-wenn“-Analysen mit Live-Logistikdaten statt mit statischen Annahmen durchführen.

    In all diesen Fällen verbessert RAG die Ergebnisse, indem sichergestellt wird, dass die Generierung („G“) durch reale, aktuelle und kontextualisierte Daten gestützt wird.

    So funktioniert Retrieval Augmented Generation (RAG).

    RAG kombiniert Suche und Generierung, um KI-Antworten zuverlässiger zu machen:

    1. Findet die richtigen Informationen: Scannt interne oder externe Quellen wie Berichte, Dokumente oder Datenbanken.
      • Zerlegt Dokumente in kleinere Blöcke (häufig 200–500 Token), damit das System den genauen Kontext abrufen kann.
      • Wandelt Abfragen und Dokumente in Zahlen um, um schnell die ähnlichsten und relevantesten Passagen abzugleichen und zu erfassen.
    2. Fügt Kontext hinzu und generiert Antworten: Die abgerufenen Informationen werden dem Sprachmodell als unterstützende Belege übergeben.
      • Das Modell erzeugt dann eine fundierte Antwort.
      • Da Modelle nur über begrenzten Speicher („Kontextfenster“) verfügen, ordnen und beschneiden RAG-Systeme die Ergebnisse, sodass nur die besten Informationen verwendet werden.

    In großem Umfang verwenden RAG-Systeme Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate oder Elastic, um die Ähnlichkeitssuche zu beschleunigen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ergebnisse sachlich und erklärbar bleiben, was für die Akzeptanz im Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

    Anwendungsfälle

    • Erstellung von Marktforschungszusammenfassungen unter Verwendung interner Berichte und Datasets von Drittanbietern.
    • Automatisierung von regulatorischen Einreichungen mit Verweisen auf die neuesten Compliance-Vorschriften.
    • Unterstützung von Chatbots, die präzise, kontextbasierte Antworten liefern.

    Branchenbeispiele

    • Bankwesen: Automatisierung von KYC-Prüfungen (Know Your Customer), indem die neuesten Richtlinien und die Kundenhistorie abgerufen werden.
    • Gesundheitswesen: Zusammenfassung der Patientengeschichten unter Bezugnahme auf aktuelle klinische Richtlinien.
    • Einzelhandel: Anreicherung personalisierter Empfehlungen mit Kaufhistorie und Live-Bestandsdaten.

    FAQs

    Ersetzt RAG Daten-Governance?
    Nein. RAG ist auf kuratierte und verwaltete Datenquellen angewiesen, um effektiv zu sein. Ohne eine starke Governance besteht beim Abruf das Risiko, dass Verzerrungen oder Fehler entstehen.

    Ist RAG dasselbe wie Fine-Tuning?
    Nein. Beim Fine-Tuning werden die Parameter eines Modells dauerhaft angepasst. Im Gegensatz dazu fügt RAG den Kontext dynamisch zur Laufzeit hinzu, was es flexibler und weniger ressourcenintensiv macht.

    Wie messen Sie die RAG-Qualität?

    Die RAG-Qualität wird in mehreren Dimensionen gemessen:

    • Abrufgenauigkeit – Werden die richtigen Dokumente oder Passagen abgerufen?
    • Verlässlichkeit der Generierung – Sind die Antworten eindeutig auf diese Dokumente gestützt?
    • Relevanz – Bezieht sich die Antwort direkt auf die Benutzeranfrage?
    • Benutzerzufriedenheit – Finden die Benutzer:innen die Antworten nützlich und vertrauenswürdig?
    • Latenz: Kann das System schnell genug Ergebnisse für den realen Einsatz liefern?

    Zusammen helfen diese Metriken Unternehmen dabei, Genauigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Leistung bei der Bewertung von RAG-Systemen in Einklang zu bringen.

    Synonyme

    • Abrufbasierte Generierung
    • Augmented LLMs
    • Wissensbasierte Generierung

    Dazugehörige Begriffe

     

    Zuletzt überprüft:

    September 2025

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.