Was das Thema praktisch bedeutet
RAG ruft vor der Antwortgenerierung passende Ausschnitte aus Unternehmenswissen ab. Das verbessert die Aktualität und ermöglicht Quellenangaben.
Wann die Lösung wirklich hilft
Es ist besonders sinnvoll, wenn Antworten aktuelle interne Dokumente benötigen und Nutzer die Herkunft der Information prüfen können sollten. Der Einsatz sollte aus einem konkreten Problem entstehen, nicht allein aus der Verfügbarkeit einer neuen Funktion.
So bereiten Sie die Einführung vor
Die Qualität hängt von Datenqualität, Aufteilung und Zugriffskontrolle ab. Maßgebliche Quelle, Aktualisierungshäufigkeit, Versionierung und das Entfernen ungültig gewordener Informationen müssen festgelegt werden. Praktisch sollten Dateien bereinigt, Metadaten erhalten, die Aufteilung an die Inhaltsstruktur angepasst und die Suche unabhängig vom Modell getestet werden.
Eine Grenze, die nicht übergangen werden darf
Das Hauptrisiko: RAG liefert eine falsche Antwort, wenn der richtige Abschnitt nicht gefunden wird; mehr Dokumente bedeuten nicht bessere Qualität. Vor dem Start müssen daher Entscheidungsverantwortung, Eskalationsregeln und ein sicheres Stoppen der Lösung festgelegt werden.
So prüfen Sie das Ergebnis
Hier sollten Relevanz gefundener Abschnitte, Antwortqualität, Quellenabdeckung, Aktualisierungsverzögerung und die Zahl von Dokumentwidersprüchen gemessen werden. Das Ergebnis ist mit der bisherigen Arbeitsweise zu vergleichen, getrennt nach gewöhnlichen Fällen und schwierigen Ausnahmen.
