12. Oktober 2026 | Regionalgruppe Süd-Niedersachsen

Retrieval-Augmented Generation – Grundlagen, Anwendungen und Infrastruktur

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Large Language Models (LLMs) sind aus der modernen KI-Welt nicht mehr wegzudenken. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten stoßen sie jedoch an Grenzen, wenn es um aktuelles, spezifisches oder institutionelles Faktenwissen geht.

Hier setzt Retrieval-Augmented Generation (RAG) an: Die Methode verbindet leistungsfähige Retrieval-Systeme mit generativen Sprachmodellen. Dadurch können relevante Informationen aus externen Datenquellen abgerufen und unmittelbar in die Antwortgenerierung einbezogen werden. Das Ergebnis sind präzisere, faktenbasierte und besser nachvollziehbare Antworten – beispielsweise in Chatbots oder bei erweiterten Suchsystemen.

Der Vortrag gibt eine Einführung in die Grundlagen von RAG und zeigt, wie die Technologie in der Praxis eingesetzt werden kann. Neben einfachen RAG-Ansätzen werden auch komplexere Verfahren, typische Fehlerquellen und verschiedene Anwendungsszenarien auf Basis einer RAG-Infrastruktur vorgestellt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den infrastrukturellen und organisatorischen Rahmenbedingungen für den institutionellen Einsatz von RAG-Diensten.

Im Mittelpunkt stehen dabei die beiden zentralen Komponenten:

• Retrieval-System: Es durchsucht Datenbanken oder Dokumentensammlungen nach relevantenInformationen.
• Generatives Modell: Es verarbeitet die abgerufenen Inhalte und formuliert daraus eine natürliche,kontextbezogene Antwort.

Durch das Zusammenspiel dieser Komponenten können LLMs über ihr ursprüngliches Trainingswissen hinaus auf aktuelle und spezifische Informationen zugreifen. So entstehen Antworten, die nicht nur sprachlich überzeugend, sondern auch faktenbasiert und überprüfbar sind.

Der Vortrag richtet sich an alle, die verstehen möchten, wie RAG funktioniert, welche Möglichkeiten die Technologie bietet und welche Voraussetzungen für ihren erfolgreichen Einsatz geschaffen werden müssen.