RAG (Retrieval-Augmented Generation)
KI-Architektur, bei der ein Sprachmodell Antworten aus einem internen Dokumentenspeicher generiert statt aus seinem Trainingswissen. Schritte: Dokumente werden in Vektor-Embeddings umgewandelt, die Nutzerfrage sucht ähnliche Vektoren, das LLM erhält die relevanten Passagen als Kontext und antwortet darauf.
Vorteil: aktuelle Firmendaten ohne Modell-Retraining und ohne Datenleck.