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RAG steht für Retrieval-Augmented Generation und ist eine Technik, die Sprachmodelle mit externem Wissen verknüpft, um deren Antworten präziser zu machen. Bei einer Anfrage sucht das System zuerst in einer Datenbank nach relevanten Fakten oder Dokumenten, die zum aktuellen Thema passen. Diese Informationen werden anschließend als Kontext an die KI übergeben, damit diese auf Basis der realen Daten eine fundierte Antwort generieren kann. Dadurch werden Halluzinationen verringert und die KI kann auf aktuelle Informationen zugreifen, ohne dass ein aufwendiges Nachtraining des Modells erforderlich ist.