method#Künstliche Intelligenz#Maschinelles Lernen#Architektur#Daten

RAG Implementation

Ein praktischer Leitfaden zur Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Beschreibt Architekturmuster, Datenflüsse und Evaluationskriterien für wissensgestützte Generative-AI-Systeme.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, das generative Modelle durch externe Dokumentensuche mit faktischer Grundlage versorgt.

Reifegrad

Aufstrebend

Cognitive LoadHoch

360°-Überblick

RAG Implementation

Sechs Perspektiven ordnen den Baustein ein. Die Nummern zeigen, in welchem Leseschritt die Inhalte weiterführen.

Der Baustein auf einen Blick

RAG Implementation

360°

Klassifikation

2

Komplexität: Hoch
Auswirkung: Technisch

Technischer Kontext

2

Integrationen

Vektor-Datenbanken (z. B. Milvus, FAISS, Pinecone)

+2

Prinzipien & Ziele

1

Trennung von Retrieval und Generation zur besseren Nachvollziehbarkeit.

Value Stream: Umsetzung

Use Cases & Szenarien

4

Use Cases: 3
Szenarien: 3

Kompromisse

3

Risiken: 3
Best Practices: 3

I/O & Ressourcen

4

Eingaben: 3
Ausgaben: 3