LLM mit RAG: Die Brücke zwischen Unternehmensdaten und KI
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet die Stärke von Sprachmodellen (LLMs) mit aktuellem, unternehmensspezifischem Wissen und das, ohne sensible Daten aus der Hand zu geben. In diesem Artikel zeigen wir, welche Vorteile RAG für Unternehmen bietet und wie sich der Ansatz Schritt für Schritt in die eigene Infrastruktur integrieren lässt.
KI ist im Unternehmensalltag längst mehr als nur ein Trend. Generative Sprachmodelle (sogenannte Large Language Model, kurz LLM) helfen Texte zu verfassen, Kundenanfragen schneller zu beantworten und Wissen gezielt zu suchen und aufzubereiten.
Doch viele Unternehmen stehen vor der Frage: Wie lassen sich die immensen Effizienzpotenziale von KI nutzen, ohne sensible Daten preiszugeben oder in Abhängigkeit von Cloud-Anbietern zu geraten?
Die Antwort: Mit Lokal gehosteten LLMs in Verbindung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Dieser Ansatz vereint die sprachliche Intelligenz moderner KI-Modelle und den direkten Zugriff auf aktuelles, unternehmensspezifisches Wissen. Mit dem Vorteil, dass vertrauliches Wissen und sensible Daten dort bleiben, wo sie hingehören: im Unternehmen. Das klingt nach einer guten Kombi aus Leistung und Kontrolle? Genau.
Der RAG-Ansatz erklärt
Retrieval-Augmented Generation (RAG) erweitert generative Sprachmodelle um aktuelles und unternehmensspezifisches Wissen.
- Ein LLM bleibt auf seine ursprünglichen Trainingsdaten beschränkt.
- RAG ergänzt es um den Zugriff auf interne Informationen in Echtzeit.
Eine RAG-Anwendung filtert in großen Datenbeständen die relevantesten Informationen in Echtzeit heraus. Der Schlüssel dafür ist die Vektorsuche in einer Vektordatenbank.
Dazu werden alle Texte im Vorfeld durch ein Embedding-Modell verarbeitet. Dieses Modell wandelt jeden Text in einen hochdimensionalen Vektor um – also eine Zahlenreihe, die die semantische Bedeutung des Inhalts abbildet. Texte mit ähnlicher Bedeutung liegen dadurch in der Vektordatenbank nahe beieinander.
Wird eine Anfrage gestellt, wird auch diese in einen Vektor übersetzt. Das System vergleicht anschließend mathematisch die Anfrage-Vektoren mit den gespeicherten Dokument-Vektoren. Es werden die semantisch ähnlichsten Inhalte identifiziert und an das LLM übergeben.
So funktioniert’s in Kürze:
- Embedding: Texte werden in Vektoren verwandelt, die ihre Bedeutung abbilden.
- Ablage: Diese Vektoren landen in einer Vektordatenbank, optional mit Metadaten (Quelle, Datum, Seite).
- Abruf (Retrieval): Eine Anfrage wird ebenfalls in einen Vektor übersetzt und mit den gespeicherten Vektoren abgeglichen.
- Antwort (Generation): Das LLM erstellt eine Antwort auf Basis der passenden Textstellen.
Ergebnis: Aktuelle Fakten aus Ihren Quellen statt Halluzinationen. Klingt gut, oder?
Vorteile von RAG
RAG bringt nicht nur mehr Präzision in Antworten, sondern verändert auch die Art, wie Unternehmen ihre Daten nutzen. Neben einer verbesserten Ergebnisqualität ergeben sich entscheidende Vorteile:
In der Praxis haben sich folgende Schritte bewährt:
- Datenschutz & Souveränität
Da die Daten im RAG-Ansatz lokal oder in einer kontrollierten Infrastruktur verarbeitet werden, verlassen sensible Informationen nicht das Unternehmen. Geschäftsgeheimnisse, Kundendaten und vertrauliche Prozesse bleiben geschützt und unter eigener Hoheit. Bevorzugen wir KI, ohne Datenabfluss? Natürlich! - Intelligente Suche & Semantik
RAG geht über einfache Schlagworttreffer hinaus und ermöglicht eine semantische Suche. Das heißt: Anfragen werden nach ihrer Bedeutung interpretiert. Wer nach „Urlaubsregelung“ sucht, bekommt auch Dokumente mit „Abwesenheitsrichtlinien“ oder „Ferienfreigaben“. Synonyme, Abkürzungen und unterschiedliche Formulierungen werden so zuverlässig erfasst.
Das Ergebnis: weniger Suchen – mehr Finden. - Kostenkontrolle & Effizienz
Ein weiterer Vorteil von RAG ist, dass neue Informationen kein teures Modell-Finetuning benötigen. Statt das LLM immer wieder neu zu trainieren, genügt es, die Vektordatenbank zu aktualisieren. Das Retrieval holt die passenden Informationen dynamisch zur Laufzeit, was deutlich effizienter ist. Die Konsequenz: niedrigere laufende Kosten, flexible Skalierung, technische Agilität.
Datenaufbereitung für RAG: So entsteht eine Vektordatenbank
Damit ein LLM mit RAG zuverlässig Ergebnisse liefert, muss die zugrunde liegende Vektordatenbank regelmäßig gepflegt und aktuell gehalten werden. Die Datenaufbereitung ist daher kein einmaliger Schritt, sondern ein fortlaufender Prozess. Vorteilhaft daran ist, dass neue oder geänderte Inhalte jederzeit eingespielt werden können, ohne dass das Sprachmodell selbst neu trainiert werden muss. Das klingt nach Aufwand, ja. Aber der Aufwand ist planbar.
In der Praxis haben sich folgende Schritte bewährt:
- Quellen identifizieren
Auswahl der relevanten Dokumente – etwa PDFs, Webseiten, Handbücher, Support-Wikis oder interne Berichte. - Vorverarbeitung (Preprocessing)
Rohdokumente werden in ein geeignetes Textformat gebracht. Dazu können Bilder in Text umgewandelt, Tabellen extrahiert und unnötige Elemente wie Kopfzeilen oder Seitenzahlen entfernt werden. - Textaufteilung (Chunking)
Die Inhalte werden in kleinere Abschnitte („Chunks“) zerlegt. Die Größe dieser Chunks ist entscheidend für die Qualität späterer Antworten und sollte je nach Dokumenttyp getestet werden. - Einbettung (Embedding)
Mithilfe eines Embedding-Modells werden die Textabschnitte in Vektoren umgewandelt. Diese Vektoren repräsentieren die Bedeutung der Inhalte und ermöglichen später den mathematischen Vergleich mit Nutzeranfragen. - Speicherung in der Vektordatenbank
Die Embeddings werden in einer Vektordatenbank abgelegt, die speziell für das effiziente Verwalten und Durchsuchen großer Vektormengen optimiert ist. Durch zusätzliche Metadaten – wie Quelle, Datum oder Seitenzahl – lassen sich Ergebnisse gezielt filtern und transparent darstellen.
Fazit und Ausblick
Die Kombination aus LLM und RAG eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, aktuelles mit internem Wissen zu verbinden. Entscheidend ist bei diesem Lösungsansatz jedoch eine saubere Datenaufbereitung und kontinuierliche Pflege. Damit können LLMs mit RAG präzise und kontextsensitive Antworten liefern.
Doch die Einführung von RAG bringt auch Herausforderungen mit sich: Wie lässt sich die Qualität der Ergebnisse messen und bewerten? Was ist bei der Implementierung zu beachten? Und wie sieht ein konkreter Anwendungsfall in der Praxis aus?
Ein guter nächster Schritt: Unser kostenloses Whitepaper mit Bewertungskriterien, Implementierungs-Checkliste und einem realen Anwendungsfall, der die Funktionsweise von RAG Schritt für Schritt erklärt.
