# Retrieval-Augmented Generation (RAG). Auch: RAG, Abrufgestützte Generierung.

> Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor dem Antworten passende Textstellen aus einer festgelegten …

Quelle: https://partner.pipeline-solutions.at/wissen/glossar/retrieval-augmented-generation-rag/  
Stand: 2026-11-09  
Anbieter: Pipeline AI Solutions, Kleinzell im Mühlkreis (Oberösterreich), office@pipeline-solutions.at

Glossar · KI & Automatisierung

**Definition:**

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor dem Antworten passende Textstellen aus einer festgelegten Wissensquelle abruft und seine Antwort darauf stützt. So antwortet die KI aus eigenen Dokumenten statt aus dem Gedächtnis.

**Retrieval-Augmented Generation** verbindet zwei Schritte. Beim Abruf (Retrieval) sucht ein System in einer Sammlung von Dokumenten nach den Abschnitten, die zur Frage passen, meist über eine semantische Suche in einer Vektordatenbank. Bei der Generierung erhält das [Large Language Model](https://partner.pipeline-solutions.at/wissen/glossar/large-language-model-llm/) diese Abschnitte zusammen mit der Frage und formuliert daraus eine Antwort. Unter diesem Namen beschrieben wurde das Verfahren 2020 in einem Fachartikel von Patrick Lewis und Kolleg:innen.

Für Betriebe hat RAG drei Vorteile. Erstens beruhen Antworten auf eigenen, aktuellen Inhalten wie Preislisten, Handbüchern oder FAQ, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss. Zweitens kann die Antwort ihre Quelle nennen, etwa mit einem Link auf das Originaldokument. Drittens sinkt das Risiko von [Halluzinationen](https://partner.pipeline-solutions.at/wissen/glossar/halluzination/), weil das Modell angewiesen werden kann, nur aus den gefundenen Textstellen zu antworten. Ändert sich ein Dokument, reicht es, die Wissensquelle zu aktualisieren.

Die Qualität eines RAG-Systems hängt vor allem an den Daten. Veraltete, widersprüchliche oder schlecht gegliederte Dokumente führen zu schlechten Antworten. Wichtig sind auch Zugriffsrechte: Wer ein Dokument nicht sehen darf, soll es auch über die KI nicht finden. Laut Google nutzen auch die KI-Funktionen der Google Suche ein RAG-Verfahren, das auf den Ranking-Systemen der Suche aufsetzt. RAG ist außerdem die technische Grundlage der meisten [KI-Chatbots](https://partner.pipeline-solutions.at/wissen/glossar/ki-chatbot/) mit Firmenwissen und jeder [KI-Wissensdatenbank](https://partner.pipeline-solutions.at/wissen/glossar/ki-wissensdatenbank/).

**Beispiel:**

Ein Landmaschinenhändler im Mühlviertel stellt Bedienungsanleitungen und Ersatzteillisten in ein RAG-System. Fragt ein Kunde im Chat nach dem passenden Filter für ein bestimmtes Modell, sucht das System die richtige Seite der Ersatzteilliste und nennt Teilenummer und Quelle.

**Abgrenzung:** Im Unterschied zum Fine-Tuning, bei dem ein Modell mit eigenen Daten weitertrainiert wird, verändert RAG das Modell nicht, sondern gibt ihm bei jeder Anfrage die passenden Informationen mit.

### Quellen

1. [arXiv: Lewis u. a., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (2020)](https://arxiv.org/abs/2005.11401)
2. [Google Search Central: AI optimization guide](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide)

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Stand: 9. November 2026 · Inhalt: [Paul Hölzl & Ben Braunsperger, Pipeline AI Solutions](https://partner.pipeline-solutions.at/ueber-pipeline/) · [Als Markdown lesen](https://partner.pipeline-solutions.at/wissen/glossar/retrieval-augmented-generation-rag/index.html.md)