Glossar

Dokumentenbewertung (RAG)

Was ist Dokumentenbewertung (RAG)?

Dokumentenbewertung bedeutet im Kontext von Retrieval-Augmented Generation (RAG), gefundene Textabschnitte darauf zu prüfen, ob sie zur Frage passen und eine Antwort tragen können. Nur die als relevant eingestuften Abschnitte werden an das Sprachmodell weitergegeben; unpassende Treffer werden verworfen oder lösen eine erneute Suche aus. Das verringert das Risiko erfundener oder falsch belegter Antworten, etwa wenn ein veraltetes Dokument zur Frage nach aktuellen Preisen gefunden wird.

So hilft KI.ordo

Agenten in KI.ordo antworten mit Quellenangabe und sagen offen, wenn sie etwas nicht wissen; Fragen ohne Treffer erscheinen in einer Liste der Wissenslücken.

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Verwandte Begriffe

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation verbindet eine Suche mit der Textgenerierung: Vor dem Antworten sucht das System in einer Wissenssammlung – etwa Handbüchern, Richtlinien oder FAQ – die passenden Abschnitte und gibt sie dem Sprachmodell als Kontext mit. So stützt sich die Antwort auf aktuelle, unternehmenseigene Inhalte statt nur auf das Trainingswissen des Modells. Das verringert erfundene Aussagen, macht Quellen nachvollziehbar und erlaubt Aktualisierungen ohne neues Training.

RAG
Wissenssuche
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Dokumenten-Reranking

Dokumenten-Reranking ist ein zweiter Sortierschritt in Such- und RAG-Systemen: Eine schnelle erste Suche liefert eine Auswahl möglicher Treffer, die ein genaueres, aber aufwendigeres Verfahren anschließend neu nach Relevanz ordnet. Häufig übernimmt das ein sogenannter Cross-Encoder, der Frage und Textabschnitt gemeinsam bewertet. So landen die passendsten Abschnitte oben, bevor ein Sprachmodell daraus eine Antwort formuliert.

Suche
RAG
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Halluzination

Als Halluzination bezeichnet man Ausgaben eines KI-Modells, die überzeugend klingen, aber falsch oder frei erfunden sind – etwa ein nicht existierendes Gerichtsurteil, eine falsche Zahl oder eine erfundene Quelle. Die Ursache: Sprachmodelle erzeugen wahrscheinliche Formulierungen, sie schlagen nicht automatisch Fakten nach. Das Risiko sinkt, wenn Antworten auf geprüften Quellen beruhen, Belege angegeben werden und Menschen wichtige Ergebnisse kontrollieren.

Sprachmodelle
Verlässlichkeit
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Vorlage

Retrieval-Pipeline

Eine Retrieval-Pipeline ist die Abfolge von Verarbeitungsschritten, mit der ein System zu einer Frage die passenden Informationen findet. Typisch sind: Dokumente einlesen und bereinigen, in Abschnitte zerlegen, einen Suchindex aufbauen, die Anfrage gegebenenfalls umformulieren, Treffer suchen, sortieren (Reranking) und die besten an das Sprachmodell übergeben. Sie bildet das Fundament jeder RAG-Anwendung; ihre Qualität entscheidet maßgeblich darüber, wie gut die späteren Antworten sind.

RAG
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