RAG erklärt: Wie KI-Agenten aus Ihren eigenen Unternehmensdaten lernen
"Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglicht es KI-Agenten, auf Basis Ihrer eigenen Dokumente und Wissensdatenbanken zu antworten — ohne diese Daten an das Modell zu senden."
Ein generisches KI-Modell weiß viel über die Welt, aber nichts über Ihr Produkt, Ihre Kunden oder Ihre internen Prozesse. RAG — Retrieval-Augmented Generation — ist die Brücke zwischen generischer KI-Intelligenz und domänenspezifischem Unternehmenswissen.
Was ist RAG?
RAG ist eine Technik, bei der ein KI-Modell beim Generieren einer Antwort nicht nur auf seine Trainingsdaten vertraut, sondern aktiv relevante Informationen aus einer externen Wissensdatenbank abruft.
Warum RAG für B2B-KI-Agenten?
Fazit
RAG ist die Technologie, die aus einer generischen KI einen Domänenexperten macht — ohne Ihre Daten zu riskieren. Für B2B-KI-Agenten, die mit internem Wissen arbeiten, ist RAG fast immer die empfohlene Architektur.
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Frage 1 von 2
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