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
Messen Sie Suche, Modellaufruf und externe Werkzeuge getrennt.
- 02
Retrieval-Augmented Generation gezielt einsetzen
Schnelle Suche hilft wenig, wenn die Antwort mehrere unnötige Aufrufe braucht.
- 03
Ergebnis überprüfen
Nutzer erhalten Fortschritt oder eine klare Warteanzeige.
03 / Grenzen
Worauf Sie achten sollten.
Mehr parallele Aufrufe können Rate Limits und Kosten erhöhen.
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.