KI-Wissen · Interaktive Grafik

KI einfach erklärt

Wie RAG dein Firmenwissen abfragbar macht

Stell dir vor: alle Unterlagen deines Unternehmens liegen an einem Ort, und jede Person im Team bekommt in Sekunden die richtige Antwort, mit Quellenangabe. Genau nach diesem Prinzip arbeiten Tools wie NotebookLM. Folge den Datenströmen und klick auf jeden Schritt.

RAG=Retrieval-Augmented Generation: „KI-Antwort, ergänzt um deine eigenen Dokumente"
PHASE 1 Vorbereitung einmal einrichten, läuft im Hintergrund
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Der Wissensspeicher aus Schritt 4 wird ab jetzt bei jeder Frage durchsucht. Phase 1 passiert einmal, Phase 2 jedes Mal, wenn jemand etwas wissen will.
PHASE 2 Abfrage jederzeit, in Sekunden
Das Wichtigste: RAG erfindet nichts dazu.
Die KI antwortet nur mit dem, was in deinen Unterlagen steht, und nennt die Fundstelle. Das ist der Unterschied zu „einfach ChatGPT fragen": belegbar, aktuell, und deine Dokumente verlassen nicht unkontrolliert das Haus.

Die ehrliche Einordnung

Wann ein RAG sich lohnt, und wann nicht

✓Sinnvoll, wenn …
·Du hast viele eigene Dokumente, die korrekt und aktuell sein müssen: Verträge, Handbücher, Angebote, FAQs.
·Antworten sollen belegbar sein: mit Quelle und Fundstelle, nicht „aus dem Bauch".
·Das Wissen ändert sich oft: neue Preise, neue Prozesse, neue Vorlagen. Du tauschst einfach die Dokumente.
·Es geht um sensible oder interne Infos, die nicht unkontrolliert in ein öffentliches Modell fließen sollen.
·Viele Leute stellen ähnliche Fragen: Team, Kundenservice und Vertrieb sollen dieselbe, richtige Auskunft bekommen.
–Eher überflüssig, wenn …
·Es geht um allgemeines Wissen, das ein Sprachmodell ohnehin kennt (Rechtschreibung, Übersetzung, Small Talk).
·Du hast nur eine Handvoll Seiten: dann reicht oft simples Copy-&-Paste direkt in den Chat.
·Rein kreative Aufgaben ohne Faktenbezug (Ideen, Texte, Entwürfe).
·Deine Daten sind chaotisch oder veraltet: „Müll rein, Müll raus". Erst aufräumen, dann RAG.
·Du brauchst blitzschnelle Ja/Nein-Logik, für die eine simple Datenbank-Abfrage genügt.