Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine NLP-Technik, die die Vorteile von abfragebasierten und generativen Ansätzen kombiniert. Sie verbessert die Qualität von Textgenerierungsaufgaben, wie z. B. die Beantwortung von Fragen, Zusammenfassungen und konversationelle KI. Traditionell werden generative Modelle für die Texterstellung verwendet. Sie dienen dazu, anhand vorgegebener Eingaben oder Befehle komplett neue Texte zu generieren. Generative Modelle können allerdings manchmal qualitativ minderwertige Ergebnisse liefern, insbesondere wenn es um komplexe oder spezialisierte Themen geht. Abfragebasierte Modelle hingegen stützen sich auf bereits vorhandene Textdaten, um Antworten zu generieren; ihre Ergebnisse sind aber durch die Qualität und Verfügbarkeit der bereits vorhandenen Daten begrenzt. RAG kombiniert die Stärken beider Ansätze: Abfragebasierte Modelle werden verwendet, um relevante Informationen aus einer bereits vorhandenen Textsammlung auszuwählen, und generative KI-Modelle dienen dazu, auf der Grundlage dieser Informationen neuen Text zu generieren. RAG-Modelle können somit selbst bei komplexen oder spezialisierten Themen präzisere und kohärentere Texte generieren, da sie das in einer großen Menge von Texten enthaltene Wissen nutzen.