Definition: RAG

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Definition: RAG

Kurzdefinition

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Definition

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine KI-Architektur, die Large Language Models mit externen Wissensquellen verbindet. Das System durchsucht zunächst relevante Dokumente in einer Vektordatenbank und nutzt diese Informationen als Kontext für die Antwortgenerierung. Dadurch entstehen präzisere, faktenbasierte Antworten statt halluzinierter Inhalte.

Der RAG-Prozess gliedert sich in drei Schritte: Retrieval (Dokumentensuche via Semantic Search), Augmentation (Kontextanreicherung der Anfrage) und Generation (LLM-basierte Antwortgenerierung). Vector Embeddings ermöglichen dabei die semantische Ähnlichkeitssuche zwischen Nutzeranfrage und gespeicherten Dokumenten mit Similarity Scores von 0,7-0,9.

Bei B8 bildet RAG das Fundament für kundenspezifische Chatbots und Wissensmanagement-Systeme, die auf proprietären Unternehmensdaten basieren.

Kontext und Relevanz

B8 implementiert RAG-Systeme für Enterprise-Chatbots, die auf Confluence-Wikis, Produktdokumentationen und internen Wissensdatenbanken basieren. Typische Projekte umfassen Customer Support Automation und Employee Self-Service Portale mit 24/7-Verfügbarkeit.