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 Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)? 
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 Ein System-Ansatz, der große Sprachmodelle (LLMs) mit unternehmenseigenen Wissensdatenbanken verknüpft, um KI-Antworten präzise, aktuell und ohne Sicherheitsrisiken auf Basis interner Daten zu generieren.

  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 löst RAG das größte Problem von KI im Mittelstand: Halluzinationen werden minimiert, da die Anwendung nur auf verifizierte Fakten zugreift. Da sensible Unternehmensdaten nicht in externe Trainingsdaten einfließen, bleibt die volle Datenhoheit und DSGVO-Konformität gewahrt. RAG verwandelt Standard-KI in ein hochspezialisiertes Werkzeug für komplexe, interne Geschäftsprozesse.

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