NOW Lexikon
RAG (Retrieval Augmented Generation)
RAG bedeutet, dass eine KI vor dem Antworten relevante Inhalte aus einer geprueften Wissensquelle abruft und ihre Antwort darauf aufbaut.
Ausfuehrlich erklaert
Ein Sprachmodell allein kennt deine internen Dokumente nicht. Bei Retrieval Augmented Generation wird zuerst in einer Wissensquelle nach den passenden Stellen gesucht, etwa in Normen, Handbuechern oder Projektunterlagen. Diese Fundstellen werden dem Modell als Kontext mitgegeben, bevor es antwortet. So beziehen sich die Aussagen auf konkrete, nachvollziehbare Quellen statt auf reines Modellwissen. RAG ist damit eine Bruecke zwischen einem allgemeinen Modell und deinem spezifischen Firmenwissen.
Warum das zaehlt
In der Ingenieurarbeit zaehlt, dass eine Aussage belegbar ist. RAG macht Antworten nachvollziehbar, weil sie auf konkrete Dokumente zeigen. So wird aus geprueftem Wissen ein Service, den Menschen und Agenten nutzen koennen.
Beispiele aus der Praxis
- 01Eine KI beantwortet eine Frage zur internen Freigaberegel und verweist auf die passende Stelle im Handbuch
- 02Ein Assistent zieht die richtige Norm heran, bevor er eine Planungsfrage einschaetzt
Weiterlernen
Passend dazu
Agenten im Projektbetrieb richtig einordnen
Agent ist ein grosses Wort. Wir sortieren, was damit gemeint ist, wo es heute schon hilft und wo ein Mensch weiter das letzte Wort hat.
Atlas OS Changelog: Sommer 2026
Was in dieser Runde neu ist, was wir verbessert haben und woran wir gerade arbeiten. Kurz und ehrlich, ohne Feature-Feuerwerk.
Wie ein BIM-Team seine Modellpruefung entlastet
Ein Blick darauf, wie ein Koordinationsteam wiederkehrende Pruefschritte am Revit-Modell buendelt und mehr Zeit fuer echte Konflikte gewinnt.