Retrieval Augmented Generation (RAG): Was wirklich wichtig ist | INSIDE AI #21

Retrieval Augmented Generation (RAG) galt 2024 als eines der wichtigsten Konzepte zur Verbindung von LLMs mit externem Wissen. 2025 steht es nicht mehr im Rampenlicht – zu Unrecht? In dieser Folge analysiert KI-Experte Tommy Falkowski, warum RAG auch heute noch eine zentrale Rolle spielt, wenn es um aktuelle Informationen, begrenzte Kontextfenster und semantische Suche geht. Es geht um Embeddings, hybride Suchmechanismen und den praktischen Einsatz im Unternehmenskontext.

Überblick
0:00 – Einstieg & Rückblick
0:27 – RAG vs. neue Trends
1:00 – Grenzen von LLMs
2:05 – Prompt Engineering
3:01 – Lücken im Training
3:25 – RAG einfach erklärt
4:05 – Datenflut in Unternehmen
4:37 – Relevanz statt Masse
5:06 – Embeddings verstehen
5:58 – Semantische Suche
7:16 – Rechenaufwand
7:56 – Websuche als Tool
8:39 – RAG im Unternehmen
9:11 – Praxis & Formate

🎙 Mit dabei: Tommy Falkowski https://www.linkedin.com/in/tommy-falkowski/

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