Palvium AI Consulting

Ratgeber · Stand Oktober 2026

RAG einfach erklärt: Wie KI Fragen aus Ihren Dokumenten beantwortet

Retrieval-Augmented Generation ohne Fachchinesisch. Mit den Fragen, die für Unternehmen zählen.

Kurz gesagt

  • RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Ein Sprachmodell bekommt vor jeder Antwort die passenden Stellen aus Ihren Dokumenten mitgeliefert.
  • So antwortet die KI aus Ihrem Firmenwissen statt aus allgemeinem Wissen und kann zeigen, woher die Antwort stammt.
  • Neue Dokumente sind sofort nutzbar. Das Sprachmodell muss dafür nicht neu trainiert werden.
  • Die Qualität hängt vor allem von Ihren Daten ab: aktuell, eindeutig und mit klaren Zugriffsrechten.

Das Problem, das RAG löst

Sprachmodelle wie GPT lernen aus großen Textmengen. Ihr Wissen ist damit auf einem bestimmten Stand eingefroren, und Ihre internen Unterlagen waren nie dabei. Fragt man sie trotzdem danach, erfinden sie mitunter plausibel klingende Antworten. Das nennt man Halluzination.

Forschende von Facebook AI Research, University College London und New York University haben 2020 einen Ansatz vorgestellt, der Sprachmodelle mit einer durchsuchbaren Wissensquelle verbindet. Sie nannten ihn Retrieval-Augmented Generation. Laut der Studie formulierten die Modelle damit genauere und sachlich richtigere Antworten. Außerdem lässt sich das Wissen austauschen, ohne das Modell neu zu trainieren.

Quelle: Lewis u. a. (2020): Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, NeurIPS 2020

So funktioniert RAG in vier Schritten

  1. 1

    Aufbereiten

    Dokumente werden in kurze Abschnitte zerlegt und durchsuchbar gemacht. Das passiert einmal und danach bei jeder Änderung.

  2. 2

    Suchen

    Zu einer Frage sucht das System die Abschnitte, die inhaltlich am besten passen. Nicht nur nach Stichworten, sondern nach Bedeutung.

  3. 3

    Antworten

    Das Sprachmodell bekommt die Frage und die gefundenen Abschnitte und formuliert daraus eine Antwort.

  4. 4

    Belegen

    Zur Antwort zeigt das System die verwendeten Quellen. Findet es nichts Passendes, sagt es das.

RAG oder Fine-Tuning?

Oft fällt in diesem Zusammenhang auch das Wort Fine-Tuning. Beide Verfahren passen ein Sprachmodell an Ihr Unternehmen an, aber auf unterschiedliche Weise. Für Firmenwissen ist RAG in den meisten Fällen die bessere Wahl.

RAGFine-Tuning
Was passiertDas Modell bekommt passende Textstellen zur FrageDas Modell wird mit eigenen Beispielen nachtrainiert
Geeignet fürWissen, Fakten, DokumenteStil, Format, wiederkehrende Aufgabentypen
Neue InformationenSofort nutzbar, sobald das Dokument abgelegt istErst nach erneutem Training
QuellenangabeJa, jede Antwort lässt sich belegenNein, das Wissen steckt im Modell
ZugriffsrechteLassen sich pro Dokument durchsetzenSchwer umsetzbar

Wann RAG passt und wann nicht

Gut geeignet

  • Handbücher, Produktdokumentation und Ersatzteillisten
  • Richtlinien, Arbeitsanweisungen und Qualitätsvorgaben
  • Verträge, Angebote und Ausschreibungen
  • Gelöste Support-Tickets und E-Mail-Verläufe

Weniger geeignet

  • Rechenfragen über große Tabellen. Hier ist eine direkte Datenbankabfrage zuverlässiger, die das System zusätzlich nutzen kann.
  • Entscheidungen mit Rechtswirkung für Personen. Diese muss nach Art. 22 DSGVO grundsätzlich ein Mensch treffen.
  • Unterlagen, die veraltet, widersprüchlich oder nirgends gepflegt sind. RAG macht schlechte Daten nicht besser.

Quelle zu Art. 22 DSGVO: Datenschutzkonferenz: Orientierungshilfe Künstliche Intelligenz und Datenschutz (6. Mai 2024)

Was die Qualität der Antworten bestimmt

Aktuelle Daten

Alte Versionen eines Dokuments führen zu alten Antworten. Wir legen fest, welche Quelle gilt, und halten den Index automatisch aktuell.

Gute Aufbereitung

Tabellen, Scans und lange PDFs brauchen eine passende Zerlegung. Davon hängt ab, ob die Suche die richtige Stelle findet.

Rechte

Das System darf nur Dokumente verwenden, die die fragende Person auch sehen darf.

Testfragen

Wir sammeln echte Fragen aus Ihrem Alltag mit den richtigen Antworten und messen daran jede Änderung.

So setzen wir RAG um

Wir beginnen mit einem klaren Use Case und einer überschaubaren Menge an Dokumenten, zum Beispiel den Handbüchern einer Produktlinie. Zusammen mit Ihrem Team sammeln wir Testfragen. Dann bauen wir die Suche, binden ein passendes Sprachmodell an und messen die Antworten an den Testfragen.

Läuft der Pilot, kommen weitere Quellen und Abteilungen dazu. Das System läuft auf Servern in Deutschland oder der EU oder auf Ihren eigenen Servern. Ihre Daten werden nicht zum Training von Modellen verwendet.

Wie ein fertiges System für Ihr Team aussieht, beschreibt der Artikel Unternehmens-GPT.

Ihre Dokumente, Ihre Antworten

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Quellen

Stand: 26. Oktober 2026. Dieser Ratgeber erklärt Grundlagen und ist keine Rechtsberatung.

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