RAG erklärt: Embeddings, Ähnlichkeit und Retrieval im Fokus

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) verbindet die Leistungsfähigkeit moderner Sprachmodelle mit einer externen Wissensdatenbank. Durch die Umwandlung von Texten in numerische Vektoren – sogenannte Embeddings – kann das System schnell ähnliche Inhalte erkennen.

Der Retrieval‑Mechanismus vergleicht die Embeddings des Nutzeranfrage‑Texts mit denen der gespeicherten Dokumente. Dabei wird die Ähnlichkeit gemessen, um die relevantesten Passagen zu identifizieren. Diese ausgewählten Stücke werden anschließend in die Antwort des Modells integriert, sodass die generierte Antwort sowohl kontextuell präzise als auch informationsreich ist.

Durch diese Kombination entsteht ein dynamisches System, das auf aktuelle Daten zugreifen kann, ohne das Sprachmodell selbst zu vergrößern. RAG bietet damit eine effiziente Lösung für Anwendungen, die sowohl Sprachverständnis als auch Zugriff auf umfangreiches Wissen erfordern.