Warum nicht einfach ein Sprachmodell ohne RAG nutzen?

Ohne RAG kennt das Modell weder deine aktuellen Preise noch interne Abläufe und erfindet im Zweifel Antworten. RAG bindet es an geprüfte Inhalte.

Wie aktuell sind RAG-Antworten?

So aktuell wie die Wissensbasis. Wird eine Webseite neu eingelesen, nutzt der Bot sofort die neuen Inhalte, ohne neu trainiert zu werden.

Lexikon

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort relevante Inhalte aus einer Wissensbasis abruft.

Definition

Retrieval-Augmented Generation kombiniert zwei Schritte: Zuerst werden zu einer Frage die passenden Textstellen aus einer Wissensbasis gesucht (Retrieval). Dann formuliert ein Sprachmodell die Antwort ausschließlich auf Basis dieser Textstellen (Generation).

Warum das wichtig ist

Sprachmodelle allein neigen zu Halluzinationen: Sie erfinden plausibel klingende, aber falsche Fakten. RAG bindet das Modell an geprüfte Inhalte. Die Antwort kann eine Quelle angeben und bleibt aktuell, weil die Wissensbasis unabhängig vom Modell gepflegt wird.

In der Praxis

Dialina nutzt RAG für alle generativen Antworten. Die Knowledge Base enthält Websites, PDFs und Dokumente, die bei jeder Frage durchsucht werden.

Beispiel aus der Praxis

Eine Versicherung fragt: „Ist Glasbruch in meinem Hausrat-Tarif enthalten?“ Das System sucht die passenden Absätze aus den Tarifbedingungen, gibt sie dem Sprachmodell und erhält eine Antwort, die genau diese Bedingungen zitiert, statt allgemeines Wissen aus dem Internet.

Häufige Fragen zu RAG

Warum nicht einfach ein Sprachmodell ohne RAG nutzen?: Ohne RAG kennt das Modell weder deine aktuellen Preise noch interne Abläufe und erfindet im Zweifel Antworten. RAG bindet es an geprüfte Inhalte.
Wie aktuell sind RAG-Antworten?: So aktuell wie die Wissensbasis. Wird eine Webseite neu eingelesen, nutzt der Bot sofort die neuen Inhalte, ohne neu trainiert zu werden.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) in der Praxis erleben

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