# RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Definition

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# RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Definition

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein KI-Verfahren, das Sprachmodelle mit externem Wissen verbindet: Vor jeder Antwort sucht das System passende Passagen aus der Wissensdatenbank (Retrieval) und lässt das Modell nur auf dieser Grundlage formulieren (Generation). RAG ist der Industriestandard gegen Halluzinationen.

## Wie RAG im Telefongespräch funktioniert

Fragt der Anrufer nach den Kosten einer Leistung, sucht das System in Millisekunden die relevanten Einträge der Wissensdatenbank, gibt sie dem LLM als Kontext mit und erhält eine Antwort, die auf genau diesen Fakten basiert. Das Modell „weiß" die Antwort also nicht. Es liest sie nach und formuliert sie aus.

## Warum RAG statt Modelltraining

Ein eigenes Modell zu trainieren ist teuer, langsam und bei jeder Preisänderung veraltet. RAG trennt Wissen und Sprache: Das Wissen liegt in der Datenbank und ist sekundenschnell aktualisierbar, das Modell liefert nur die Sprachfähigkeit. Neue Öffnungszeiten gelten sofort, ganz ohne Training.

## Häufig gestellte Fragen

Verhindert RAG Halluzinationen vollständig?

Es reduziert sie drastisch, ersetzt aber nicht saubere Prompt-Regeln: Das Modell muss zusätzlich angewiesen sein, bei fehlenden Treffern keine Vermutung zu äußern, sondern zu eskalieren.

Muss ich als Nutzer verstehen, wie RAG funktioniert?

Nein. Es hilft aber bei der Anbieterwahl: Fragen Sie, ob Antworten auf die eigene Wissensbasis beschränkt sind. „Ja, per RAG mit Quellenbindung" ist die richtige Antwort.

## Verwandte Begriffe

[Wissensdatenbank](https://hi-desk.de/de/glossar/wissensdatenbank/)[LLM (Large Language Model)](https://hi-desk.de/de/glossar/llm/)[KI-Halluzination](https://hi-desk.de/de/glossar/ki-halluzination/)

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