Retrieval-Augmented Generation schlägt eine Brücke zwischen Unternehmenseigenem Knowhow und der Fähigkeit von Large Language Models wie ChatGPT, natürliche Sprache zu erzeugen, ohne dass ein ständiges Training nötig ist und revolutioniert die Dokumentenverarbeitung.
Diese Verknüpfung kann für Unternehmen viele Vorteile und Möglichkeiten bieten, wenn sie sinnvoll eingesetzt wird.
RAG ist die Abkürzung für Retrieval-Augmented Generation und steht für ein Softwaresystem, welches Information Retrieval mit einem LLM(Large Language Model) kombiniert.
Der Begriff Information Retrieval steht dabei für das Wiederauffinden von Informationen, meist aus Datenbanken, genauer gesagt geht es um computergestützte Abfragen von komplexen Inhalten. Suchmaschinen wie Google nutzen IR, ebenso beispielsweise digitale Bibliotheken.
RAG kombiniert also zwei KI-Ansätze, nämlich das Retrieval– also den Abruf – von Informationen oder Dokumenten aus einer Datenbank sowie die Generation – also die Generierung einer Antwort auf Basis der abgerufenen Informationen.
RAG ermöglicht es, dass das System bei einer Abfrage nicht nur auf Datenquellen wie das Internet oder bestehende Trainingsdaten zugreifen kann, sondern zusätzlich auf andere zur Verfügung gestellte externe Datenquellen wie z.B. unternehmensinterne Datenwie Schulungen, Handbücher etc. Ziel hierbei ist es, das System mit spezifischen Informationen zu füttern und diese mittels IR auffindbar zu machen.
So kann ein Unternehmen den Zugriff auf interne Informationen mittels LLM ermöglichen, ohne sensible Daten offenlegen zu müssen. Auch die Aktualität der Antworten bleibt gewährleistet. Interne Handbücher, Dokumentationen oder Trainings können skalierbar zur Verfügung gestellt und genutzt werden. Auch geringere Halluzinationender LLM werden so gewährleistet.
In vielen Unternehmen sind DMS / ECM im Einsatz. Die Verschlagwortung eingehender neuer Dokumente, um diese wiederauffindbar zu machen, ist hierbei meist ein aufwändiger teils manueller Prozess. Bisher wurde das Dokument oftmals Volltext-indiziert, um aus der starren Metadatenbasierten Suche herauszukommen. Bei der Suche wiederum ergab sich dann häufig das Problem von false positives (falsche Übereinstimmungen von Kriterien), da schlichtweg der Kontext fehlt.
Heute kann RAG Dokumente inhaltlich erkennen, einen Index erstellen und bei Abfragen den entsprechenden Kontextder Abfrage berücksichtigen, so dass genau die Informationen geliefert werden, welche gesucht wurden.
Der Dokumenteneingang – also die Verarbeitung und Kategorisierung eingehender Dokumente wie E-Mails, PDFs, Briefe oder Formulare – ist ein klassischer Anwendungsbereich für RAG, insbesondere in Kombination mit OCR, NLP und automatischer Klassifikation.
Unternehmen erhalten eine Vielzahl von Dokumenten, häufig in einem unstrukturierten Format. Diese müssen klassifiziert, verstanden und oftmals automatisch verarbeitet werden. RAG unterstützt bereits beim Dokumenteneingang bei Klassifikation und Kontextverständnis, also ob es sich z.B. um eine Reklamation handelt oder eine Rechnung. Auch die Extraktion relevanter Informationen kann durch RAG enorm erleichtert werden, ebenso wie die Kategorisierung und Weiterverarbeitung, wie z.B. eine automatische Weiterleitung an die Buchhaltung.
Zudem ermöglicht RAG wie oben beschrieben eine automatische Verschlagwortung von Dokumenten sowie intelligente Metadatenerkennnung ausKontext und Retrieval , um diese leichter verarbeitbar oder wieder auffindbar zu machen. Auch fehlende Felder können durch die KI automatisch vervollständigt werden.
RAG revolutioniert nicht nur den Dokumenteneingang, sondern auch die Suche nach Dokumenten.
Ein Beispiel für einen Anwendungsfall in Unternehmen könnte ein Chatbot für Abfragen an unternehmensinterne Dokumentensammlungen sein, wobei jedes neu hinzugefügte Dokument durch die KI indiziert wird und bei der Abfrage ein LLM bei der Interpretation des Kontexts unterstützt. So könnte RAG als Mitarbeiterassistentdienen, um den Zugriff auf interne Richtlinien oder Prozesse zu erleichtern.
Besonders im Supportkann ein RAG-System hilfreich sein. Für den Kundensupport könnte ein Chatbot automatisiert Anfragen beantworten, indem er auf Dokumentationen, Manuals oder CRM-Daten zugreift. Auch im technischen Support oder DevOps kann RAG Fragen auf Basis interner Dokus, Conde-Snippets , Logdateien oder anderer Wissensquellen beantworten.
Im Compliance Bereich kann RAG den Zugriff auf Normen oder Richtlinien aus umfangreichen Dokumenten (z.B. ISO) erleichtern.
In klassischen Dokumentenmanagement- oder Workflow-Systemen werden Workflows über vordefinierte Metadatengesteuert, wie z. B. Dokumententyp (Rechnung, Reklamation), Kunde, Auftragsnummer und viele weitere. RAG kann basierend auf erkannten Mustern definierte Workflows wie z.B. Freigabe, Weiterleitung oder Archivierung auslösen.
Ein Beispiel hierfür ist die Rechnungsverarbeitung. Ohne RAG muss das Dokument nach Einlesung durch eine OCR teils manuell durch Metadaten wie Rechnungsnummer, Zahlungsziel usw. ergänzt werden. Klassischerweise wir dann durch einen Sachbearbeiter geprüft, ergänzt und dann der Freigabeprozess gestartet. Mit RAG kann die Art des Dokuments nach der OCR-Einlesung automatisch erkannt werden, fehlende Felder werden ergänzt und der richtige Workflow automatisch ausgelöst.
RAG bringt kontextuelles Verständnis und semantische Flexibilität in die sonst oft starren, regelbasierten Workflows der Dokumentenverarbeitung. Es erweitert klassische Metadaten-Extraktion um intelligente Kontextauswertung, steigert Automatisierungsgrad und reduziert Aufwand – gerade in stark dokumentengetriebenen Branchen wie Legal, HR, Einkauf, Finanzen oder Compliance.
RAG ist ein Game Changer für Unternehmen, die große Mengen an strukturiertem oder unstrukturiertem Wissen effizient nutzen wollen. Es schafft den Spagat zwischen der Leistungsfähigkeit moderner Sprachmodelle und der Realität im Unternehmensalltag: Wissen ist oft verstreut – RAG bringt es zur richtigen Zeit an den richtigen Ort, was ja nach Einsatzgebiet zu Produktivitätssteigerung, Demokratisierung von Wissen oder auch Erhöhung der Kundenzufriedenheit führen kann.