Große Sprachmodelle formulieren flüssig, kennen aber von sich aus weder Ihre Preise, Richtlinien noch Lagerbestände – und sie können mit großer Überzeugung Dinge erfinden. Retrieval-Augmented Generation (RAG) löst dieses Problem.
So funktioniert RAG
- Einlesen: Ihre Arbeitsanweisungen, Verträge, Kataloge und ERP-Datensätze werden in Abschnitte zerlegt und indiziert.
- Abrufen: Wenn jemand eine Frage stellt, werden die relevantesten Passagen abgerufen – unter Beachtung der Berechtigungen dieses Nutzers.
- Generieren: Das Modell antwortet ausschließlich anhand dieser Passagen und zitiert sie.
Wo es sich auszahlt
- Kundensupport auf WhatsApp, der Ihre tatsächliche Rückgaberichtlinie wiedergibt.
- Vertriebsmitarbeiter, die in einfacher Sprache fragen: „Wie hoch ist der Bestand von Artikel X in Lahore?“
- Finanzteams, die Verträge und Rechnungen sofort durchsuchen.
Von Antworten zu Aktionen
Fügen Sie Agenten mit eng begrenzten Werkzeugen hinzu, und der Assistent kann ein Angebot erstellen, einen Buchungssatz verbuchen oder eine Erinnerung senden – mit Freigabeschritten und lückenloser Prüfspur.
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More about what is rag
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