01 / Einordnung
Worum geht es konkret?
RAG verbindet ein Sprachmodell mit gezielt abgerufenen Dokumenten oder Datensätzen.
Ein überschaubarer Anwendungsfall ist einen internen Wissensassistenten mit aktuellen Handbüchern. Beginnen Sie mit dem wichtigsten Nutzerweg und halten Sie fest, welche weiteren Fälle später folgen sollen. So bleibt die Entscheidung auch bei Änderungen am Projekt nachvollziehbar.
02 / Vorgehen
Drei Schritte für die Umsetzung.
- 01
Ziel klären
Sammeln Sie reale Fälle und sortieren Sie nach Nutzen und Risiko.
- 02
Retrieval-Augmented Generation gezielt einsetzen
RAG eignet sich für veränderliches Wissen, das nicht im Modell selbst liegen muss.
- 03
Ergebnis überprüfen
Ein abgegrenzter Pilot spart Arbeit ohne neue Fehlerlast.
03 / Grenzen
Worauf Sie achten sollten.
Nicht jeder manuelle Schritt braucht ein Sprachmodell.
Retrieval verbessert die Grundlage einer Antwort, garantiert aber weder Vollständigkeit noch Korrektheit.
Halten Sie die getroffene Entscheidung und ihren Prüfpunkt kurz fest. So lässt sich später erkennen, ob eine Änderung nötig ist oder ob nur ein Einzelfall anders behandelt werden muss.
Weiterführende Dokumentation
Technische Details und aktuelle APIs finden Sie in der offiziellen Dokumentation: OpenAI Entwicklerdokumentation.