RAG (Retrieval Augmented Generation)
Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort passende Textstellen aus Dokumenten oder dem Web erhält und seine Antwort darauf stützt.
Definition
RAG verbindet eine Suche mit einem Sprachmodell. Zuerst sucht ein System passende Abschnitte, z. B. aus hochgeladenen Dateien, einer Vektordatenbank oder dem Web. Diese Abschnitte werden zusammen mit deiner Frage ins Kontextfenster gegeben, und das Modell formuliert daraus die Antwort, oft mit Quellenangabe. Das Modell selbst wird dabei nicht verändert, es bekommt nur zusätzliches Material. So kann es aktuelle oder interne Informationen nutzen, die nicht in seinen Trainingsdaten stehen, und erfindet seltener etwas. Ganz verschwinden Fehler nicht: Findet die Suche die falsche Stelle oder liest das Modell sie falsch, kann auch die Antwort falsch sein.
Beispiel
Ein Beispiel aus der Schule: Ein Assistent beantwortet Fragen neuer Lehrkräfte auf Grundlage von Schulordnung und Vertretungskonzept. Bei der Frage nach der Pausenaufsicht zeigt er die passende Stelle aus dem Vertretungskonzept an. Die Lehrkraft öffnet die Quelle und prüft, ob die Antwort zum Originaltext passt.
Verwandte Begriffe
Weiterführend
Zuletzt aktualisiert: 18. Oktober 2026