Kurz definiert
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, bei der ein Sprachmodell vor dem Antworten passende Dokumente abruft und seine Antwort auf deren Inhalt stützt. Statt nur aus dem Trainingswissen zu schöpfen, holt sich das Modell aktuelle, relevante Quellen — etwa Webseiten — und verarbeitet sie live. RAG steckt hinter vielen Antwortmaschinen und ist der Grund, warum gut strukturierte, aktuelle Webinhalte in KI-Antworten landen können.
RAG verbindet zwei Schritte: Zuerst das Abrufen (Retrieval) passender Dokumente zu einer Frage, dann das Erzeugen (Generation) einer Antwort auf Basis dieser Dokumente. Der Vorteil: Das Modell kann auch Wissen nutzen, das nicht in seinem Training steckt — etwa tagesaktuelle Informationen oder Inhalte einer bestimmten Webseite.
Für Unternehmen ist RAG die technische Brücke zur KI-Sichtbarkeit. Denn ob die eigene Seite in einer Antwort landet, entscheidet sich im Retrieval-Schritt: Nur was gut auffindbar, klar strukturiert und thematisch eindeutig ist, wird abgerufen und in die Antwort eingebaut. Saubere Inhalte und strukturierte Daten erhöhen diese Chance.
RAG ist auch die Grundlage vieler firmeneigener KI-Assistenten, die auf internen Dokumenten arbeiten. Für die öffentliche Sichtbarkeit gilt: Wer seine Inhalte RAG-freundlich aufbereitet, macht es Antwortmaschinen leicht, ihn zu zitieren. Die Hirschberg.Group richtet Webseiten genau darauf aus.
Mehr dazu auf unserer Themenseite: Answer Engine Optimization.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation — zu Deutsch etwa „durch Abruf erweiterte Erzeugung". Das Modell ruft vor der Antwort passende Dokumente ab und stützt seine Antwort darauf.
Weil im Abruf-Schritt entschieden wird, welche Quellen in die KI-Antwort einfließen. Nur klar strukturierte, gut auffindbare Inhalte werden abgerufen und zitiert.
Sie hängen eng zusammen. RAG ist die Technik des Abrufens, Grounding das Ergebnis: eine Antwort, die in den abgerufenen Quellen verankert ist.
▸ Der rote Faden
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