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title: "RAG – KI-Glossar · PS24"
description: "Ein Verfahren, bei dem ein KI-Modell Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten zieht – statt nur aus seinem allgemeinen Trainingswissen."
canonical: "https://ps24.ai/glossar/rag/"
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Daten & Wissen

# RAG

Ein Verfahren, bei dem ein KI-Modell Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten zieht – statt nur aus seinem allgemeinen Trainingswissen.

Auch genannt: **Retrieval-Augmented Generation, Retrieval Augmented Generation**

Warum das zählt

RAG ist der pragmatischste Weg, ein Modell auf Ihr Firmenwissen zu heben, ohne es teuer nachzutrainieren. Es liefert Antworten mit Quellenbezug und senkt das Risiko erfundener Aussagen – die Grundlage interner Assistenten und Wissenssuchen.

## Wie RAG funktioniert

Statt das Modell mit Ihrem Wissen neu zu trainieren, wird zur Laufzeit das passende Wissen herangeholt:

1. Ihre Dokumente werden in Abschnitte zerlegt ([Chunking](https://ps24.ai/glossar#chunking)) und als [Embeddings](https://ps24.ai/glossar#embedding) in einer [Vektordatenbank](https://ps24.ai/glossar#vektordatenbank) abgelegt.
2. Zu einer Frage werden die inhaltlich passendsten Abschnitte gesucht.
3. Diese Abschnitte gibt das Harness dem Modell als Kontext mit – erst dann antwortet es.

## Stärken und Grenzen

RAG glänzt, weil das Wissen aktuell bleibt (neues Dokument rein, fertig) und Antworten belegbar sind. Die Qualität hängt aber stark an der Aufbereitung: schlechtes Chunking oder fehlendes [Reranking](https://ps24.ai/glossar#reranking) liefern unpassende Stellen, und das Modell kann nur so gut antworten wie der mitgegebene Kontext. RAG ist damit ein Teilgebiet des umfassenderen [Context Engineering](https://ps24.ai/glossar/context-engineering).

Quellen

- [Lewis et al. (2020), „Retrieval-Augmented Generation" – arXiv](https://arxiv.org/abs/2005.11401)

Aktualisiert 1. November 2026

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