In der Praxis
Im Gegensatz zu öffentlich trainierten KI-Modellen greift eine RAG-Architektur im Betrieb gezielt auf firmeninterne Dokumente, ERP-Systeme oder Datenbanken zu. Stellt ein Nutzer eine Frage, sucht das System zuerst die relevanten Fakten aus den sicheren Datenquellen heraus und übergibt diese kontrolliert an die KI, die daraus die finale Antwort formuliert.
In der Praxis adressiert RAG ein zentrales Problem von KI im Mittelstand: Halluzinationen können reduziert werden, weil die Anwendung gezielt auf geprüfte Fakten zugreift. Wenn Datenflüsse, Berechtigungen und Modellanbieter bewusst gewählt werden, bleiben sensible Unternehmensdaten besser kontrollierbar. RAG kann Standard-KI dadurch zu einem spezialisierten Werkzeug für komplexe, interne Geschäftsprozesse machen.