Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Architektur, die ein Large Language Model mit einer externen Wissensdatenbank verbindet. Vor jeder Antwort ruft das System relevante Dokumente ab und nutzt diese als Kontext — so entstehen faktenbasierte, nachprüfbare Antworten ohne Halluzinationen, ideal für unternehmensinternes Wissen.
Warum ist das relevant?
RAG ermöglicht es Unternehmen, KI-Systeme auf eigene Daten zugreifen zu lassen, ohne diese ins Modell-Training einfließen zu lassen. Verträge, Handbücher, Produktdatenblätter — alles bleibt in Ihrer Infrastruktur und wird trotzdem von der KI genutzt. Das schafft Vertrauen und DSGVO-Konformität.
So setzt IJONIS das ein
Wir implementieren RAG-Systeme mit Vektordatenbanken wie pgvector und Pinecone, integriert in Ihre bestehende IT-Landschaft. Unsere Architektur umfasst Chunk-Strategien, Hybrid-Search und Reranking — für präzise Ergebnisse auch bei großen Dokumentenbeständen.
Häufige Fragen
Wie unterscheidet sich RAG von einer klassischen Suchmaschine?
Welche Datenquellen lassen sich an ein RAG-System anbinden?
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Finden Sie heraus, wie wir diese Technologie für Ihr Unternehmen einsetzen.