GLOSSAR
Abrufgestützte Generierung (RAG)
Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, ergänzt eine Modellanfrage um passende abgerufene Informationen. Diese können aus Produktunterlagen, freigegebenen Wissensbeständen oder anderen Quellen stammen. Die Antwort hängt sowohl von der Suche als auch von der anschließenden Verarbeitung der gefundenen Inhalte ab.
Produktwissen in einen Kundenfall übertragen
Ein Verkäufer möchte klären, ob eine angebotene Funktion die konkrete Anforderung eines Kunden erfüllt. Ein RAG-Verfahren könnte passende Dokumentstellen bereitstellen. Wird jedoch eine alte Produktversion gefunden oder eine Einschränkung übersehen, kann ein gut formulierter Text zu einer falschen Zusage führen.
Daher müssen Gültigkeit, Produktbezug und Berechtigungen bereits bei der Informationsauswahl berücksichtigt werden. Für den Nutzer ist hilfreich, welche Passage eine Aussage trägt und wo die vorhandenen Unterlagen keine Antwort geben. Die Pflege des Wissensbestands wird damit zu einer betrieblichen Verantwortung.
Suche und Antwort getrennt prüfen
Ein aussagekräftiger Test fragt zunächst, ob die notwendigen Dokumentstellen gefunden werden. Danach wird geprüft, ob die Antwort deren Bedingungen korrekt wiedergibt. Auch widersprüchliche Versionen und fehlende Informationen gehören in den Testbestand. Eine Vektordatenbank kann die Suche unterstützen. Der entscheidende Qualitätsmaßstab bleibt die Beleglage für die konkrete Aussage; ein angehängter Link allein genügt dafür nicht.