RAG einfach erklärt: Wie Unternehmen KI mit eigenen Daten verbinden

Eine KI kann Texte formulieren, Fragen beantworten und Informationen zusammenfassen. Doch was passiert, wenn die benötigten Informationen nur in internen Dokumenten, Handbüchern oder Wissensdatenbanken stehen? Genau hier setzt RAG an. Die Abkürzung steht für Retrieval-Augmented Generation. Das Verfahren verbindet ein Sprachmodell gezielt mit eigenen Datenquellen. Dadurch kann eine KI Antworten auf Grundlage von Informationen erstellen, die für das Unternehmen tatsächlich relevant sind.

Das ist beispielsweise für den Kundenservice, den Vertrieb oder interne Mitarbeiter-Assistenten interessant. Statt Wissen mühsam in verschiedenen Systemen zu suchen, können Beschäftigte Fragen in natürlicher Sprache stellen. Die KI sucht passende Inhalte und nutzt sie als Grundlage für ihre Antwort. In diesem Beitrag erklären wir, wie das funktioniert, welche Rolle eine interne Wissensdatenbank spielt und worauf Unternehmen bei Datenschutz und Zugriffsrechten achten sollten.

Was ist RAG?

Retrieval-Augmented Generation kombiniert die Informationssuche mit einem großen Sprachmodell, häufig als Large Language Model oder kurz LLM bezeichnet. Vereinfacht gesagt erhält die KI vor ihrer Antwort zusätzliche Informationen aus ausgewählten Quellen. Google beschreibt Retrieval-Augmented Generation als ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell mit nachträglich abgerufenen Wissensquellen fundiert wird. Eine ausführlichere technische Einordnung bietet die Google-Cloud-Dokumentation zu generativer KI.

Ein wichtiger Unterschied zu einer allgemeinen KI-Anfrage besteht also darin, woher der zusätzliche Kontext stammt. Bei einer Unternehmensanwendung können das zum Beispiel Produktunterlagen, Prozessbeschreibungen, technische Dokumentationen oder interne Richtlinien sein. Das Sprachmodell muss diese Informationen nicht bereits aus seinem Training kennen.

RAG bedeutet dabei nicht automatisch, dass das KI-Modell mit den Unternehmensdaten neu trainiert wird. Stattdessen werden passende Informationen zum Zeitpunkt der Anfrage gesucht und dem Modell für die Antwort bereitgestellt. Unternehmen können Wissensbestände dadurch aktualisieren, ohne für jede Änderung ein Modell neu trainieren zu müssen.

Wie funktioniert RAG in der Praxis?

Der grundlegende Ablauf lässt sich in drei Schritte gliedern: suchen, Kontext bereitstellen und antworten. Auch die Microsoft-Dokumentation zu Retrieval-Augmented Generation beschreibt dieses Prinzip als Zusammenspiel aus Abruf, Erweiterung der Anfrage und Generierung der Antwort.

1. Relevante Informationen suchen

Zunächst stellt ein Nutzer eine Frage, etwa: „Welche Schritte sind bei einer Reklamation erforderlich?“ Das System sucht anschließend in den angebundenen Daten nach passenden Informationen. Dabei kann es klassische Stichwortsuche, semantische Suche oder eine Kombination verschiedener Verfahren nutzen.

Bei der semantischen Suche geht es nicht nur um identische Wörter. Das System versucht vielmehr, Inhalte mit ähnlicher Bedeutung zu finden. Dafür kommen häufig sogenannte Embeddings zum Einsatz. Sie stellen Inhalte als Zahlenwerte dar und ermöglichen es, in einem Vektorindex nach inhaltlich ähnlichen Texten zu suchen. Microsoft erläutert diese Form der Suche in der Dokumentation zu Vektorindizes.

2. Gefundene Inhalte als Kontext bereitstellen

Im nächsten Schritt erhält das Sprachmodell ausgewählte Textabschnitte aus den gefundenen Dokumenten. Diese Informationen ergänzen die ursprüngliche Frage. Die KI bekommt damit einen konkreten Wissensrahmen, an dem sie ihre Antwort ausrichten kann.

3. Antwort mit dem Sprachmodell erzeugen

Erst jetzt formuliert das Sprachmodell die eigentliche Antwort. Ein gut aufgebautes RAG-System kann zusätzlich die verwendeten Quellen nennen oder direkt auf das zugrunde liegende Dokument verweisen. Nutzer können wichtige Angaben dadurch leichter prüfen.

Welche Daten lassen sich mit einer KI verbinden?

Unternehmen verfügen meist bereits über große Wissensbestände. Die Herausforderung besteht häufig darin, diese Informationen schnell auffindbar zu machen. Je nach technischer Umgebung können unterschiedliche Quellen für eine KI-Anwendung relevant sein.

• interne Handbücher und Prozessbeschreibungen
• Produktinformationen und technische Dokumentationen
• freigegebene Dateien und Wissensdatenbanken
• FAQ-Sammlungen und Support-Dokumente
• Vertriebsunterlagen und Produktkataloge
• Richtlinien, Arbeitsanweisungen und Schulungsunterlagen

Dabei sollte nicht einfach jede verfügbare Datei in eine gemeinsame Wissensbasis übernommen werden. Veraltete, widersprüchliche oder schlecht strukturierte Inhalte können die Qualität der Ergebnisse beeinträchtigen. Vor einer Umsetzung lohnt es sich deshalb, relevante Datenquellen auszuwählen, Zuständigkeiten zu klären und Regeln für Aktualisierungen festzulegen.

Wo Unternehmen RAG konkret einsetzen können

Der Nutzen zeigt sich besonders dort, wo Beschäftigte regelmäßig Informationen aus vielen Dokumenten benötigen. RAG kann dabei als technische Grundlage für unterschiedliche KI-Assistenten dienen.

KI-Assistent im Kundenservice

Ein Support-Assistent kann beispielsweise freigegebene Produktunterlagen, Anleitungen und interne Lösungsbeschreibungen durchsuchen. Bei einer Kundenfrage erhält die Servicekraft passende Informationen und kann daraus schneller eine Antwort erstellen. Entscheidend ist, dass das System nachvollziehbar auf die vorgesehenen Quellen zugreift und Beschäftigte wichtige Aussagen prüfen können.

Unterstützung für den Vertrieb

Auch Vertriebsteams müssen häufig Informationen aus Produktunterlagen oder internen Dokumenten zusammentragen. Ein Assistent könnte etwa nach Eigenschaften eines Produkts, freigegebenen Leistungsbeschreibungen oder passenden Unterlagen suchen. Dadurch dient die KI nicht als eigenständige Wissensquelle, sondern als leichter zugängliche Schnittstelle zu vorhandenen Informationen.

Interner Mitarbeiter-Assistent

Ein weiteres Einsatzgebiet ist die interne Wissenssuche. Beschäftigte könnten Fragen zu Prozessen, IT-Anleitungen oder betrieblichen Regelungen stellen. Ein RAG-Assistent sucht die relevanten Passagen und bereitet sie verständlich auf. Gerade bei umfangreichen Wissensbeständen kann das den Zugang zu vorhandenen Informationen vereinfachen.

Warum eine gute Wissensdatenbank entscheidend ist

Ein leistungsfähiges Sprachmodell allein macht noch keine gute Unternehmensanwendung. Die Qualität der Suche und der zugrunde liegenden Daten ist mindestens ebenso wichtig. Wenn das System unpassende oder überholte Textstellen findet, kann auch die daraus erzeugte Antwort problematisch sein.

Deshalb sollten Dokumente sinnvoll aufbereitet werden. Häufig werden längere Inhalte in kleinere Abschnitte zerlegt. Dieser Vorgang wird als „Chunking“ bezeichnet. Die Abschnitte können anschließend indexiert und gezielt durchsucht werden. Gleichzeitig sollten Metadaten wie Dokumenttitel, Kategorie oder Aktualisierungsdatum erhalten bleiben, sofern sie für den jeweiligen Anwendungsfall benötigt werden.

Hinzu kommt die laufende Pflege. Wenn sich eine Arbeitsanweisung ändert, sollte auch die für RAG genutzte Wissensbasis entsprechend aktualisiert werden. Klare Verantwortlichkeiten für Daten und Dokumente sind daher ein wichtiger Teil des technischen Konzepts.

RAG und Datenschutz: Was Unternehmen beachten sollten

Der Zugriff auf interne Informationen erfordert ein durchdachtes Berechtigungs- und Datenschutzkonzept. Nicht jeder Beschäftigte darf automatisch jedes Dokument sehen. Diese vorhandenen Grenzen sollten auch bei einer KI-gestützten Suche berücksichtigt werden. Microsoft weist bei RAG-Systemen ebenfalls auf die Bedeutung von Zugriffskontrollen während des Abrufs hin.

Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, sind zudem die geltenden Datenschutzanforderungen zu berücksichtigen. Zu den Grundsätzen der Datenschutz-Grundverordnung gehören unter anderem Zweckbindung und Datenminimierung. Unternehmen sollen also nur die personenbezogenen Daten verarbeiten, die für den jeweiligen Zweck erforderlich sind. Die Europäische Kommission erläutert die Grundsätze der DSGVO ausführlicher.

Für ein RAG-Projekt sollte deshalb früh geklärt werden, welche Datenquellen benötigt werden, wer darauf zugreifen darf und welche Informationen an beteiligte Dienste übertragen werden. Auch Protokollierung, Löschkonzepte, technische Schutzmaßnahmen und die eingesetzten Anbieter gehören in diese Betrachtung. Welche konkreten rechtlichen Anforderungen gelten, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall und den verarbeiteten Daten ab.

Kann RAG falsche KI-Antworten verhindern?

Das Verfahren kann Antworten stärker an bereitgestellten Quellen ausrichten. Eine Garantie für fehlerfreie Ergebnisse entsteht dadurch jedoch nicht. Ein Sprachmodell kann Informationen weiterhin falsch interpretieren oder unpassend zusammenfassen. Ebenso kann bereits die Dokumentensuche ungeeignete Inhalte liefern.

Deshalb braucht eine zuverlässige Anwendung Tests und klare Regeln. Dazu gehören Fragen wie: Findet die Suche tatsächlich die richtigen Dokumente? Bleiben Berechtigungen erhalten? Kann die Antwort ihre Quellen nennen? Wie reagiert das System, wenn keine verlässliche Information vorhanden ist? Gerade bei wichtigen Entscheidungen sollte die Anwendung deutlich machen, woher eine Aussage stammt und wann eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

RAG einführen: Mit einem klaren Anwendungsfall starten

Für den Einstieg muss nicht sofort das gesamte Unternehmenswissen angebunden werden. Sinnvoller ist häufig ein klar abgegrenzter Anwendungsfall. Ein Unternehmen könnte zunächst eine ausgewählte Dokumentensammlung für den internen Support erschließen und mit typischen Fragen testen.

Anschließend lässt sich prüfen, ob die Suche relevante Inhalte findet, wie zuverlässig die Antworten sind und welche Anpassungen nötig werden. Ebenso wichtig sind Rollen und Zugriffsrechte. Erst wenn Datenqualität, Suchverfahren und Antwortverhalten überzeugen, kann die Lösung schrittweise um weitere Quellen und Funktionen ergänzt werden.

Damit wird RAG vor allem zu einer Verbindungsschicht zwischen vorhandenen Informationen und generativer KI. Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht allein durch das Sprachmodell. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus passenden Daten, guter Suche, sauber geregelten Zugriffen und einer Anwendung, die zum Arbeitsablauf der Nutzer passt.

Fazit: Unternehmenswissen gezielt für KI nutzbar machen

RAG ermöglicht es Unternehmen, generative KI mit ausgewählten eigenen Informationen zu verbinden. Statt sich ausschließlich auf das vorhandene Wissen eines Sprachmodells zu verlassen, sucht die Anwendung zunächst relevante Inhalte aus definierten Quellen. Diese Inhalte dienen anschließend als Grundlage für die erzeugte Antwort.

Damit eignet sich Retrieval-Augmented Generation besonders für Anwendungen, bei denen internes oder regelmäßig aktualisiertes Wissen benötigt wird. Support-Assistenten, Vertriebsanwendungen und interne Wissenssysteme sind typische Beispiele. Eine erfolgreiche Umsetzung braucht jedoch mehr als eine KI-Schnittstelle: Datenqualität, Dokumentensuche, Berechtigungen, Datenschutz und laufende Tests müssen von Anfang an Teil des Konzepts sein. So kann RAG vorhandenes Unternehmenswissen leichter zugänglich machen und eine solide Grundlage für individuelle KI-Lösungen schaffen.