Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) – KI-Suche mit verlässlicher Datenbasis

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein hybrider Ansatz im Bereich der generativen KI, bei dem ein Sprachmodell wie GPT nicht nur auf Trainingsdaten zurückgreift, sondern zusätzlich relevante Informationen aus externen Datenquellen abruft, bevor es eine Antwort generiert. Dieses Verfahren verbessert sowohl die Aktualität als auch die Verlässlichkeit von KI-Antworten.

Im B2B-Kontext ist RAG besonders nützlich für komplexe Fachfragen, unternehmensspezifische Datenabfragen oder personalisierte Beratung.

Wie funktioniert RAG?

RAG kombiniert zwei Komponenten:

  • Retrieval-Modul: Durchsucht eine definierte Wissensbasis (z. B. Webseiten, Datenbanken, interne Dokumente) nach passenden Inhalten zur Suchanfrage
  • Generatives Modul: Nutzt die gefundenen Informationen zur Erstellung einer fundierten, sprachlich natürlichen Antwort

Der grosse Vorteil: Das Modell antwortet nicht rein spekulativ, sondern stark quellenbasiert.

Vorteile von RAG für B2B-Anwendungen

  • Verlässlichkeit: KI-Antworten basieren auf konkreten, prüfbaren Informationen
  • Aktualität: Inhalte können dynamisch aus aktuellen Datenquellen gezogen werden
  • Individualisierbarkeit: Nutzung firmenspezifischer Dokumentationen oder interner Wissensdatenbanken
  • Mehr Vertrauen: Besonders wichtig bei sensiblen Themen wie Recht, Finanzen, Technik

Einsatzmöglichkeiten von RAG im B2B

  • KI-gestützte Beratungstools mit Anbindung an Whitepapers, Produktdokumentationen oder FAQs
  • Intelligente Intranet-Suchen mit generativen Antwortfunktionen
  • Support-Chatbots mit Zugriff auf strukturierte Unternehmensdaten
  • Content-Erstellung auf Basis definierter Quellen und Richtlinien

Abgrenzung zu rein generativer KI

Anders als klassische KI-Modelle, die ausschliesslich auf Trainingsdaten basieren, bietet RAG mehr Kontrolle und Transparenz. Quellen können angezeigt, Antworten besser nachvollzogen und Halluzinationen reduziert werden – was im B2B entscheidend für Glaubwürdigkeit und Akzeptanz ist.

Fazit

Retrieval-Augmented Generation ist eine Schlüsseltechnologie für die Zukunft der KI-gestützten Suche und Kommunikation – besonders im wissensintensiven B2B-Umfeld. Wer auf RAG-basierte Lösungen setzt, profitiert von intelligenten Antworten mit Substanz, schafft Vertrauen bei Fachzielgruppen und erhöht die Relevanz seiner digitalen Services.