Was ist Retrieval-Augmented Generation?
Die Kombination eines Suchschritts mit einem Sprachmodell, sodass Antworten in abgerufenen Daten fundiert sind.
Formale Definition
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet ein System zum Informationsabruf mit einem generativen Modell: relevante Dokumente werden zuerst abgerufen und dann dem Modell übergeben, sodass seine Ausgabe in aktuellen, spezifischen Daten fundiert ist statt allein im Gedächtnis. Es verbessert Genauigkeit und Aktualität. Das Muster spiegelt wider, wie ein Marktmodell über frisch abgerufene Nachrichten und Fundamentaldaten schlussfolgert.
Einfach erklärt
Es bedeutet, einer KI vor dem Antworten ein offenes Buch zu geben. Statt sich nur auf das während des Trainings Gemerkte zu verlassen, schlägt das System relevante, aktuelle Fakten nach und übergibt sie, sodass die Antwort fundiert ist.
Beispiel
Einem Modell die neuesten Schlagzeilen und Kursdaten zu seinen Positionen zu übergeben, bevor es entscheidet, ist ein Retrieval-Augmented-Ansatz: die Entscheidung stützt sich auf frische Belege, nicht auf altes Gedächtnis.