Definition
Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine KI-Architektur, die Sprachmodelle mit Echtzeit-Informationssuche kombiniert. Statt nur auf Trainingswissen zurückzugreifen, durchsucht ein RAG-System aktuelle Quellen und integriert diese Informationen in seine Antworten.
Wie RAG funktioniert
RAG löst ein fundamentales Problem von Large Language Models: Ihr Wissen ist auf den Zeitpunkt des Trainings begrenzt. Ein Modell, das im Januar 2024 trainiert wurde, weiß nichts über Ereignisse danach.
RAG umgeht dieses Problem durch einen zweistufigen Prozess:
- 1. Retrieval (Abruf): Bei einer Nutzeranfrage durchsucht das System externe Quellen – das können das Internet, Datenbanken oder interne Dokumente sein. Es identifiziert relevante Informationen.
- 2. Generation (Erzeugung): Das Sprachmodell erhält die gefundenen Informationen als Kontext und generiert eine Antwort, die sowohl sein Trainingswissen als auch die aktuellen Quellen nutzt.
RAG in der Praxis: Perplexity als Beispiel
Perplexity ist das bekannteste Beispiel für ein RAG-basiertes System. Bei jeder Anfrage durchsucht es das Web, sammelt relevante Quellen und generiert eine Antwort mit Quellenangaben. Der Nutzer sieht nicht nur die Antwort, sondern auch die verwendeten Quellen.
Auch ChatGPT nutzt RAG, wenn der Browsing-Modus aktiviert ist. In diesem Fall durchsucht das System das Web, bevor es antwortet. Ohne Browsing verlässt sich ChatGPT ausschließlich auf sein Trainingswissen.
RAG vs. klassische LLMs
| Aspekt | Klassisches LLM | RAG-System |
|---|---|---|
| Wissensstand | Bis zum Training | Echtzeit-aktuell |
| Quellenangaben | Keine | Mit Quellen belegt |
| Halluzinationen | Häufiger | Reduziert |
| Antwortzeit | Schneller | Langsamer (Suche) |
| Beispiele | ChatGPT (ohne Browsing) | Perplexity, ChatGPT mit Browsing |
Bedeutung für AI Visibility
RAG verändert die Spielregeln für AI Visibility grundlegend. Bei klassischen LLMs mussten Inhalte im Training enthalten sein – ein Prozess, der Monate dauern konnte. Bei RAG-Systemen können neue oder aktualisierte Inhalte sofort in Antworten erscheinen.
Das bedeutet: Optimierung für RAG-Systeme ähnelt klassischem SEO mehr als Optimierung für reine Trainingsmodelle. Gut strukturierte, aktuelle Inhalte haben bessere Chancen, gefunden und zitiert zu werden.
- Aktuelle, qualitativ hochwertige Inhalte werden bevorzugt
- Strukturierte Daten helfen bei der Einordnung
- Schnelle Ladezeiten verbessern die Abrufbarkeit
- Klare Frage-Antwort-Formate werden häufiger zitiert
Welche KI-Systeme nutzen RAG?
Perplexity basiert vollständig auf RAG. ChatGPT nutzt RAG optional (Browsing-Modus), ebenso wie Microsoft Copilot, Google Gemini und Claude. Bei aktivierter Suche greifen diese Systeme auf aktuelle Webinhalte zu.
Warum ist RAG für AI Visibility wichtig?
RAG-Systeme können aktuelle Webinhalte in ihre Antworten einbeziehen. Das bedeutet: Neue oder aktualisierte Inhalte können sofort in KI-Antworten erscheinen – im Gegensatz zu reinen Trainingsmodellen, wo Monate vergehen können.
Wie unterscheidet sich RAG von klassischen LLMs?
Klassische LLMs antworten nur basierend auf ihrem Training (statisches Wissen). RAG-Systeme durchsuchen bei jeder Anfrage aktuelle Quellen und kombinieren dieses Wissen mit dem Sprachmodell. Das ermöglicht aktuelle, belegte Antworten.
Kann ich beeinflussen, ob RAG-Systeme meine Inhalte finden?
Ja. RAG-Systeme nutzen Web-Suche, daher gelten ähnliche Prinzipien wie bei SEO: gut strukturierte Inhalte, schnelle Ladezeiten, klare Informationsarchitektur. Zusätzlich helfen strukturierte Daten und FAQ-Formate.
Verwandte Begriffe
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