RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG kombiniert ein Sprachmodell mit einer Retrieval-Schicht, damit Antworten auf eigenen Dokumenten und Daten basieren.
Was es ist
Retrieval-Augmented Generation sucht zuerst passende Kontexte aus einer vertrauenswuerdigen Quelle und uebergibt diese dann an das Modell fuer die Antwortgenerierung.
Warum es fuer Delivery-Teams relevant ist
RAG erhoeht die praktische Genauigkeit bei internem Wissen, z. B. fuer Runbooks, SOP-Nachschlagefaelle, Architektur-Notizen oder Support-Hinweise.
Typischer Fehler
Schwache Quellqualitaet zu ignorieren. Wenn Dokumente veraltet oder inkonsistent sind, liefert RAG trotzdem schwache Antworten, nur schneller.
Praktischer naechster Schritt
Starte mit einer kuratierten Wissensbasis und messe die Antwortqualitaet an realen Teamfragen, bevor du den Scope erweiterst.