Vorbereiten
Dateien bereinigen, datieren, klassifizieren und Rechte zuordnen.
Praxisleitfaden
Lokales RAG aus verlässlichen Quellen aufbauen, nicht aus einer Hochglanz-Demo
Ein nützliches Suchsystem braucht einen kontrollierten Korpus, rechtebewusste Suche und Tests der stützenden Belege.
Kurzantwort
Retrieval-Augmented Generation sucht zuerst relevante Passagen in einem berechtigten Dokumentenbestand und gibt sie dem Modell als Kontext. Dokumente, Index und Modell können je nach Architektur in der Unternehmensumgebung betrieben werden. Das verbessert die Nachvollziehbarkeit, beseitigt Fehler aber nicht.
Der Weg der Frage
Aufteilen
Präzise Passagen mit ausreichendem Kontext erzeugen.
Indexieren
Passagen samt Herkunft und Metadaten suchbar machen.
Suchen
Relevante Inhalte nach Anwendung der Nutzerrechte auswählen.
Antworten
Mit Quellen und Ablehnungsregeln aus dem Kontext formulieren.
Bewerten
Prüfen, ob Belege die Antwort wirklich stützen.
Mit zehn Fragen beginnen
Bereiten Sie reale Fragen mit erwarteter Quelle und Ablehnungsfällen vor. Messen Sie Quellentreffer, Treue zur Passage und Nutzen für den Geschäftsprozess.
Häufige Fehler
- Alle Ordner vor Auswahl eines Anwendungsfalls indexieren.
- Veraltete und aktuelle Versionen ungeordnet mischen.
- Nur flüssige Sprache statt Belege messen.
- Lokale Verarbeitung mit automatischer DSGVO-Konformität verwechseln.
Häufige Fragen
Verhindert RAG Halluzinationen?
Nein. Es verbessert den Zugang zu Belegen, aber die Suche kann eine Passage verfehlen und das Modell kann sie falsch interpretieren.
Quellen und Referenzen
- Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — grundlegende Forschungsarbeit zum Begriff RAG
- CNIL-Empfehlungen für KI-Systeme und DSGVO — offizielle französische Datenschutzbehörde
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Mit einem messbaren Prozess beginnen
Wählen Sie einen Anwendungsfall, einen kontrollierten Dokumentenbestand und ein überprüfbares Ergebnis.
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