RAG, AI-unterstützte Suche mit eigenen Daten, kurz erklärt

Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie wir arbeiten, revolutioniert. Doch Führungskräfte stehen oft vor einem entscheidenden Problem: Modelle wie ChatGPT sind zwar eloquent, kennen aber die internen Firmengeheimnisse, aktuellen Umsatzzahlen oder spezifischen Compliance-Richtlinien nicht. Die Lösung für dieses Dilemma heisst RAG (Retrieval Augmented Generation).

In meinem jüngsten Weiterbildungsmodul auf Coursera habe ich mich intensiv mit der Architektur und den Einsatzmöglichkeiten von RAG beschäftigt. Hier ist eine Zusammenfassung dessen, was Entscheider über diese Technologie wissen sollten, um ihre Datenstrategie sauber und effizient aufzustellen

Das Problem: Warum Standard-AI im Unternehmen oft scheitert

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind beeindruckend, haben aber zwei fundamentale Schwächen, wenn es um den Unternehmenseinsatz geht:

1. Ihr Wissen endet mit dem Zeitpunkt ihres Trainings. Was letzte Woche passiert ist, wissen sie nicht - d.h. veraltetes Wissen

2. Sie haben keinen Zugriff auf Ihre internen E-Mails, Datenbanken oder Produkthandbücher - d.h. fehlender Kontext

Wenn Sie eine Standard-AI nach Ihren aktuellen Projektstatus fragen, wird sie entweder gar nicht antworten oder – noch schlimmer – eine Antwort "halluzinieren" (d.h. plausibel klingende Fakten erfinden).

RAGs lösen dieses Problem

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Vereinfacht ausgedrückt verbindet es die Verlässlichkeit einer klassischen Suchmaschine mit der Kreativität und Sprachgewandtheit einer modernen AI.

Man kann es sich wie einen sehr effizienten Bibliothekar (den Retriever) und einen Autor (das LLM) vorstellen:

1. Sie stellen eine Frage

2. Der Retriever durchsucht sofort Ihre firmeneigene "Bibliothek" (Knowledge Base) nach relevanten Dokumenten, E-Mails oder Datenbankeinträgen

3. Der Retriever reicht diese gefundenen Informationen an den Autor (LLM) weiter

4. Der Autor formuliert auf Basis dieser tatsächlichen Fakten eine präzise Antwort für Sie

Der geschäftliche Mehrwert (Business Value)

Warum sollten Unternehmen in RAG-Architekturen investieren, statt einfach auf das nächste GPT-Update zu warten? Die Vorteile liegen auf der Hand:

1. Präzision statt Halluzination: Da die AI gezwungen wird, die bereitgestellten internen Dokumente zu nutzen, sinkt die Rate falscher Aussagen drastisch

2. Quellennachweise: Im Gegensatz zu ChatGPT kann ein RAG-System genau sagen:

   1. "Diese Information stammt aus dem Compliance-Handbuch Seite 12" oder

   2. "Dies basiert auf der E-Mail vom 23.01.2026"

   3. Das schafft Vertrauen und Revisionssicherheit

3. Datenschutz und Aktualität: Sie müssen das AI-Modell nicht teuer mit Ihren Daten trainieren (was Datenschutzrisiken birgt). Die Daten bleiben in Ihrer sicheren Datenbank und werden nur im Moment der Abfrage herangezogen. Ändert sich ein Dokument, weiss das System dies sofort, ohne Nachtraining

Einsatzgebiete in der Praxis

Der Kurs zeigte diverse Anwendungsfälle auf, die weit über einfache Chatbots hinausgehen:

1. Personalisierte Unternehmens-Chatbots: Ein Assistent, der neuen Mitarbeitern Fragen zur HR-Policy beantwortet, basierend auf den aktuellen PDFs im Intranet

2. Recht und Gesundheitswesen: Anwälte können riesige Vertragsdatenbanken nach spezifischen Klauseln durchsuchen lassen und Ärzte erhalten Zusammenfassungen aus Patientenakten

3. Softwareentwicklung: Entwickler können Fragen zu historischem Code stellen, den die öffentliche AI niemals gesehen hat ("Warum haben wir diese Funktion 2021 so implementiert?")

4. AI-Assisted Web Search: RAG kann nicht nur interne Daten nutzen, sondern auch das aktuelle Internet durchsuchen, um Antworten zu generieren, die auf Echtzeit-Informationen basieren

RAG in Kürze

RAG ist die Brücke zwischen der mächtigen Sprachfähigkeit der AI und dem wertvollen, proprietären Wissen Ihres Unternehmens.

Für das Management bedeutet dies, dass sie AI-Tools einsetzen können, die unsere Sprache verstehen und gleichzeitig eigene Daten und Fakten nutzen.

Es ist der Schritt von einer spielerischen AI hin zu einem echten Produktivitätswerkzeug, das Entscheidungen auf Basis valider interner Daten unterstützt. Und Achtung, ein RAG ist nicht ein AI-Agent, aber ein AI-Agent kann RAGs nutzen und in seinem Automatisierungs-Workflow einsetzen.