RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik in der künstlichen Intelligenz, bei der ein Sprachmodell vor der Antwortgenerierung externe Dokumente durchsucht, um präzisere und faktenbasierte Ergebnisse zu liefern. Statt sich nur auf das trainierte Wissen zu verlassen, ruft das System aktuelle Daten aus einer Datenbank ab und bindet diese ein.
Ein typisches Beispiel ist ein interner Chatbot im Kundenservice, der in einer Produktdatenbank nach aktuellen Preisen sucht, bevor er dem Kunden antwortet.
Auch bekannt als: Retrieval-Augmented GenerationRetrieval Augmented Generation
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