Definition
Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Architektur, die ein Sprachmodell mit einer externen Informationssuche kombiniert. Das System ruft bei jeder Anfrage relevante Inhalte aus Quellen (z. B. Web, Datenbanken, interne Dokumente) ab und nutzt sie als Kontext, um eine fundierte Antwort zu generieren.
Wie RAG funktioniert
RAG löst ein Kernproblem klassischer LLMs: Der Wissensstand ist auf den Trainingszeitraum begrenzt. Selbst sehr starke Modelle können zu neueren Ereignissen oder Änderungen im Markt ohne Retrieval keine verlässlichen Aussagen treffen.
Technisch lässt sich RAG als zweistufiger Prozess verstehen:
- 1) Retrieval (Abruf): Das System durchsucht externe Quellen und zieht die relevantesten Passagen als Kontext.
- 2) Generation (Antwort): Das Sprachmodell nutzt Trainingswissen plus den abgerufenen Kontext, um die Antwort zu formulieren.
RAG in der Praxis
In der Praxis ist RAG besonders verbreitet, wenn Systeme aktuelle Informationen oder überprüfbare Aussagen liefern sollen. Der Nutzer profitiert, weil Antworten häufiger „belegt“ sind und weniger spekulativ wirken.
RAG vs. klassisches LLM
| Aspekt | Klassisches LLM | RAG-System |
|---|---|---|
| Wissensstand | Bis zum Training | Aktualisierbar über Retrieval |
| Quellenkontext | Nicht zwingend | Oft vorhanden/ableitbar |
| Halluzinationsrisiko | Tendenziell höher | Reduziert (bei gutem Retrieval) |
| Antwortzeit | Schneller | Langsamer (Suche + Antwort) |
| Beispiele | ChatGPT (ohne Suche) | RAG-Systeme, Such-/Browse-Modi |
Bedeutung für AI Visibility
Für Sichtbarkeit in KI-Antworten verändert RAG die Dynamik: Inhalte müssen nicht zwingend „im Training“ verankert sein, um sichtbar zu werden. Stattdessen zählt, ob deine Inhalte auffindbar, verständlich und vertrauenswürdig sind – damit das Retrieval sie findet und die Generation sie korrekt nutzt.
- Klare Überschriften und präzise Absätze erhöhen Extrahierbarkeit
- FAQ-Formate werden häufig gut verwertet
- Schema.org hilft bei Einordnung und Entitäten-Verständnis
- Autorität/Vertrauen beeinflusst Auswahl und Gewichtung
Welche KI-Systeme nutzen RAG?
Perplexity ist ein bekanntes Beispiel für ein stark RAG-getriebenes System. Auch ChatGPT, Claude, Gemini und Copilot können – je nach Modus/Produkt – externe Quellen über Suche oder Retrieval einbeziehen.
Warum ist RAG für AI Visibility wichtig?
RAG-Systeme können aktuelle Webinhalte in Antworten einbeziehen. Dadurch können neue oder aktualisierte Inhalte schneller sichtbar werden als bei reinen Trainingsmodellen, bei denen Updates erst mit neuen Trainingszyklen wirken.
Wie unterscheidet sich RAG von klassischen LLMs?
Klassische LLMs antworten primär aus Trainingswissen. RAG ergänzt dieses Wissen durch den Abruf externer Quellen pro Anfrage. Das erhöht Aktualität und kann Halluzinationen reduzieren, weil Informationen mit Quellenkontext bereitgestellt werden.
Kann ich beeinflussen, ob RAG-Systeme meine Inhalte finden?
Ja. Da Retrieval häufig auf Websuche/Indexierung und gut extrahierbare Inhalte angewiesen ist, helfen klare Informationsarchitektur, saubere Überschriften, FAQ-Formate, schnelle Ladezeiten und strukturierte Daten (Schema.org).