Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, ist eine innovative Methode im Bereich der künstlichen Intelligenz, die das Beste aus zwei Welten kombiniert: die Fähigkeit von großen Sprachmodellen (LLMs), natürlichsprachliche Texte zu generieren, und die gezielte Suche nach aktuellen, relevanten Informationen in externen Datenquellen.

RAG-Systeme suchen aktiv in Datenbanken nach relevanten Informationen und integrieren diese in ihre Antworten. Dies verbessert die Genauigkeit und Aktualität der generierten Inhalte erheblich. Die Technologie kombiniert die Kreativität von Sprachmodellen mit der Präzision strukturierter Datenbanken und ermöglicht so faktisch korrekte und dennoch natürlich klingende Antworten.

Wie funktioniert RAG?

Statt sich ausschließlich auf das im Modell gespeicherte Wissen zu verlassen, erweitert RAG den Antwortprozess um folgende Schritte:

  1. Datenindexierung: Externe Inhalte wie Dokumente, Webseiten, interne Datenbanken oder Wissensgraphen werden in sogenannte Embeddings (Vektoren) umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert.
  2. Datenabruf (Retrieval): Bei einer Nutzeranfrage sucht das System zunächst in dieser Datenbank nach den relevantesten Informationen zur gestellten Frage.
  3. Augmentierung: Die gefundenen Informationen werden dem Prompt (der Eingabeaufforderung) hinzugefügt und dienen als zusätzlicher Kontext für das Sprachmodell.
  4. Antwortgenerierung: Das LLM nutzt nun sowohl sein internes Wissen als auch die bereitgestellten, aktuellen Daten, um eine präzise und kontextbezogene Antwort zu formulieren.

Was macht RAG so besonders?

  • Aktualität und Präzision: LLMs sind auf Trainingsdaten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt beschränkt. RAG ermöglicht es, auf aktuelle Informationen zuzugreifen und so veraltete oder unvollständige Antworten zu vermeiden.
  • Verlässlichkeit: Durch die Integration von geprüften, externen Quellen werden sogenannte „Halluzinationen“ (erfundene Fakten) reduziert und die Nachvollziehbarkeit der Antworten verbessert.
  • Flexibilität: RAG kann mit unternehmensinternen Daten, wissenschaftlichen Publikationen, Produktdatenbanken oder sogar dem offenen Internet arbeiten – je nach Anwendungsfall.
  • Keine Notwendigkeit für aufwändiges Nachtrainieren: Neue Informationen können einfach über die angebundenen Quellen bereitgestellt werden, ohne das Sprachmodell selbst neu trainieren zu müssen.

Typische Anwendungsfälle

  • Chatbots und digitale Assistenten, die auf interne Wissensdatenbanken zugreifen sollen (z.B. Support, HR, IT).
  • Fachspezifische Recherchetools für Juristen, Mediziner oder Wissenschaftler, die stets auf dem neuesten Stand bleiben müssen.
  • Unternehmensinterne Suchsysteme, die komplexe Fragen beantworten und dabei vertrauliche oder proprietäre Daten berücksichtigen.

Fazit

Retrieval Augmented Generation macht KI-Systeme intelligenter, aktueller und verlässlicher, indem sie dynamisch auf externe Wissensquellen zugreifen und diese in die Antwortgenerierung einbeziehen. Damit wird die Lücke zwischen statischem Modellwissen und ständig wachsender Informationsflut effektiv geschlossen – ein echter Gamechanger für moderne KI-Anwendungen.


Quellen:
Fraunhofer IESE, „Retrieval Augmented Generation (RAG): Chat mit eigenen Daten“, 2025
AWS, „Was ist Retrieval-Augmented Generation?“, 2025
Wikipedia, „Retrieval-Augmented Generation“, 2024
IONOS, „Retrieval-Augmented Generation (RAG)“, 2024
Zweitag, „Wie funktioniert Retrieval Augmented Generation (RAG)?“, 2024
Moin.ai, „RAG einfach erklärt: Retrieval-Augmented Generation im Überblick“, 2023
Elastic, „Was versteht man unter Retrieval Augmented Generation (RAG)?“, 2023
Red Hat, „Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?“, 2025
Red Hat Blog, „Die RAG-Revolution im Software-Engineering“, 2025