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
Setzen Sie Limits und messen Sie Kosten pro erfolgreicher Aufgabe.
- 02
Retrieval-Augmented Generation gezielt einsetzen
Indexierung, Speichern und Modellaufrufe verursachen unterschiedliche Kosten.
- 03
Ergebnis überprüfen
Ein Pilot zeigt einen realistischen Aufwand je Fall.
03 / Grenzen
Worauf Sie achten sollten.
Nur den Preis pro Token zu betrachten unterschätzt Betrieb.
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.