Large Language Models haben zwei Hauptprobleme: Sie sind auf schönes Sprechen optimiert, nicht auf Fachwissen, und kennen keine Quellen ihrer Informationen. Ohne Retrieval-Augmented Generation bleiben LLMs auf banale Aufgaben beschränkt. RAG fungiert als Vorschaltgehirn mit firmeninternen Daten und ermöglicht erst produktiven Unternehmenseinsatz durch präzise, kontextspezifische Antworten.
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