Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation holt die relevantesten Quellpassagen und gibt sie der KI vor der Antwort — so bleiben Antworten faktenbasiert.
Definition
Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, ist eine Technik, bei der das System zuerst einen Bestand an Quellen durchsucht — deine hochgeladenen Dokumente, eine Wissensdatenbank oder das aktuelle Web —, die zu deiner Frage passendsten Abschnitte herauszieht und sie dem Prompt hinzufügt, bevor das Modell antwortet. Stell dir eine 40-seitige Versicherungspolice vor: Statt zu raten, findet das Werkzeug die zwei Absätze zu deinem konkreten Schutz und antwortet daraus.
Warum es wichtig ist
RAG ist der Weg, wie ein Assistent Fragen zu deinen privaten Dateien oder zu den Nachrichten dieser Woche beantwortet — beides hat sein Training nie gesehen. Es ist der Motor hinter Grounding: die richtigen Passagen holen und dann streng daraus antworten, idealerweise mit anklickbaren Belegen. Im Facts-Modus von AskClear werden deine Dokumente und Web-Ergebnisse so abgerufen, sodass eine Antwort zu deinem Mietvertrag auf die tatsächliche Klausel verweist statt auf eine vage Erinnerung.