Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Agenten – Kontext ist King
LLMs halluzinieren. Das Problem? Sie antworten überzeugend – auch wenn sie falsch liegen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) löst das Problem durch gezielte Kontextanreicherung.
Dieser Artikel erklärt, wie Agenten mit RAG zuverlässiger, datenbasierter und unternehmensspezifischer arbeiten.
- RAG kombiniert Retrieval (Suche) mit Generation (LLM)
- Agenten erhalten Zugriff auf externe oder interne Wissensquellen
- Reduziert Halluzinationen, erhöht Präzision
- Perfekt für Business-Anwendungen: Reports, FAQs, Vertragsauswertungen
- Setzt Smart Data Layer & Embeddings voraus
- Schlüsselelement für kontextstarke Agenten
Was ist Retrieval-Augmented Generation?
RAG ist ein Architekturpattern, bei dem:
- Eine Suchkomponente (Retriever) relevante Dokumente oder Daten extrahiert
- Diese Ergebnisse einem LLM als Kontext übergeben werden
- Das LLM eine fundierte Antwort generiert, basierend auf dem Retrieval-Input
Ziel: Antworten sind faktisch belegbar, aktuell und unternehmensspezifisch.
🔗 Weiterführend: Smart Data Lake als Datenquelle
RAG-Architektur für Agenten
| Komponente | Funktion |
|---|---|
| Retriever | Vektorsuche (Embeddings), Keyword-Search, Graph-Query |
| Knowledge Base | PDF, Markdown, Datenbank, Website, CRM, Data Lake |
| LLM Generator | Textgenerierung unter Berücksichtigung des Kontexts |
| Feedback Loop | Optional: Bewertung & Verbesserung über Agentenlogik |
Vorteile von RAG für Agenten
- Faktenbasiert – keine reinen Halluzinationen
- Anpassbar – firmenspezifisches Wissen integrierbar
- Sicherer – kein Training nötig, DSGVO-konform via API-Abfragen
- Skalierbar – neue Daten direkt nutzbar, keine Fine-Tuning-Zyklen nötig
- Erklärbar – Antwortquelle kann mitgeliefert werden
Beispielanwendung: Vertragsauswertung durch Agent
- User prompt: „Was sind die Risiken im Vertrag X?“
- Retriever sucht relevante Passagen in PDF/CRM
- LLM erstellt Risikoanalyse basierend auf Fundstellen
- Ausgabe inkl. Quellenverlinkung
Technologien & Tools
- Retriever: FAISS, Weaviate, Pinecone, ElasticSearch
- LLM-Wrapper: LangChain, Haystack, DSPy
- Storage: Smart Data Lake, Document Store, KG
- Pipelines: Airflow, Arize, MLflow (optional für Logging/Metrics)
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Ist RAG datenschutzkonform?
Ja – wenn Retrieval auf kontrollierten Datenquellen basiert (lokal, VPC, verschlüsselt).
Was ist der Unterschied zwischen RAG und klassischem Prompting?
Prompting verlässt sich nur auf Modellwissen. RAG bringt externe, echte Daten in den Antwortprozess ein.
Wie viele Dokumente kann ein LLM verarbeiten?
Abhängig vom Kontextfenster. RAG hilft, die relevantesten Passagen zu selektieren.
Fazit und Ausblick
RAG ist das Gedächtnis, das Agenten vorher gefehlt hat. Wer auf zuverlässige, kontextreiche Antworten setzt, kommt an RAG nicht vorbei.
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