RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem ein KI-Sprachmodell vor der Antworterstellung gezielt aktuelle, externe Quellen abruft und diese als Faktengrundlage in die generierte Antwort einbaut, statt sich nur auf antrainiertes Wissen zu verlassen.
In der Praxis
Google AI Overviews, Perplexity und viele Unternehmens-Chatbots arbeiten nach demselben Grundprinzip: Sie rufen vor der Antwort passende Quellen ab und stützen die Antwort darauf – so wird sie aktueller und nachvollziehbarer als bei einem reinen Sprachmodell. Für Websitebetreiber:innen bedeutet das: In der Retrieval-Phase kommen überhaupt nur Inhalte in Frage, die technisch abrufbar und als abgegrenzte Passage erkennbar sind. Nach welchen Kriterien die Anbieter daraus auswählen, veröffentlichen sie nicht.