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
Definieren Sie Relevanz, Umfang und Herkunft des Kontextes.
- 02
Retrieval-Augmented Generation gezielt einsetzen
Relevante Ausschnitte statt ganzer Dokumente halten den Kontext überschaubar.
- 03
Ergebnis überprüfen
Antworten bleiben bei kurzen und langen Eingaben nachvollziehbar.
03 / Grenzen
Worauf Sie achten sollten.
Zu viel Kontext kann Kosten erhöhen und wichtige Fakten verdrängen.
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.