Künstliche Intelligenz · Praxisguide

Retrieval-Augmented Generation: Kontext

Relevante Ausschnitte statt ganzer Dokumente halten den Kontext überschaubar.

  • Retrieval-Augmented GenerationTechnologie

  • Prüffallmit Grenzfällen

  • 2offizielle Quellen

Redaktion: Wibify · Inhaltlich überarbeitet am

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Ergebnis dieses Guides

Eine begrenzte und zugeordnete Informationsauswahl

Arbeitsumgebung

Dokumentenbestand, Suchindex und Antwortmodell mit durchgängiger Zugriffsprüfung

Wann ist diese Entscheidung wichtig?

Mehr Kontext ist nicht automatisch besser. Widersprüchliche, veraltete oder fremde Daten können die Antwortqualität verschlechtern.

Trennen Sie Dokumentaufbereitung, Suche und Antwortbildung. Kontrollieren Sie zunächst, ob die richtige Textstelle unter den erlaubten Daten gefunden wurde, bevor Sie die Formulierung des Modells optimieren.

Kontext: Schritt für Schritt.

  1. 01

    Vorbereiten

    Ordnen Sie jede Kontextquelle einem Zweck, Aktualitätsstand und Zugriffsrecht zu.

  2. 02

    In Retrieval-Augmented Generation umsetzen

    Übergeben Sie nur benötigte Informationen und kennzeichnen Sie deren Herkunft. Prüfen Sie, was bei fehlender oder widersprüchlicher Grundlage passiert.

  3. 03

    Im tatsächlichen Projekt prüfen

    Prüfen Sie Belegtreue, fehlende Fundstellen, veraltete Dokumente und Rechte zwischen getrennten Datenbeständen. Ein guter Suchtreffer ist noch keine automatisch korrekte Antwort.

Beispiel zur Überprüfung

So lässt sich das Ergebnis prüfen.

Als Projektkontext dient einen internen Wissensassistenten mit aktuellen Handbüchern. Der folgende Prüffall ist eine Vorlage für diese Aufgabe und kein Bericht über eine Kundenmessung.

Eingabe / Auslöser
Eine Frage mit passendem Beleg und eine Frage ohne belegbare Antwort
Erwartetes Ergebnis
Die belegte Frage wird auf Grundlage der Quelle beantwortet; bei fehlendem Beleg wird die Grenze sichtbar.
Fehler- oder Grenzfall
Daten eines anderen Kunden gelangen nicht als vermeintlich hilfreicher Kontext in die Antwort.

Abnahme und typische Fehler.

  • Antworten bleiben bei kurzen und langen Eingaben nachvollziehbar.
  • Daten eines anderen Kunden gelangen nicht als vermeintlich hilfreicher Kontext in die Antwort.
  • Retrieval verbessert die Grundlage einer Antwort, garantiert aber weder Vollständigkeit noch Korrektheit.

Typischer Fehler

Zu viel Kontext kann Kosten erhöhen und wichtige Fakten verdrängen.

Quellen und Versionshinweis

Die Anleitung beschreibt das Vorgehen; konkrete APIs, Produktfunktionen und Laufzeitgrenzen müssen zur eingesetzten Version passen. Halten Sie Version, Konfiguration und Prüfergebnis im Projekt fest und vergleichen Sie die verlinkte Dokumentation bei Änderungen.

  • Kostenlos
  • Unverbindlich
  • Antwort in 24 h

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