enRAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwortgenerierung passende Inhalte aus einer Wissensbasis erhält. Statt allein aus dem Training zu „raten”, antwortet das Modell auf Basis konkreter, mitgelieferter Quellen.
Der Nutzen hängt vollständig von der Qualität der Wissensbasis ab. Eine Meta-Analyse aus 2024 zeigt: RAG mit validiertem Kontext reduziert Halluzinationen um 40 bis 71 %. Umgekehrt gilt: Enthält die Wissensbasis veraltete oder widersprüchliche Dokumente, liefert RAG genau diese Fehler zurück, nur flüssiger formuliert.
Deshalb entscheidet die Vorstufe: Wer implizites Erfahrungswissen erfasst, validiert und mit Owner, Gültigkeitsdatum und Herkunft versieht, gibt seiner RAG-Pipeline eine Grundlage, der Nutzer:innen trauen können. Omnora Intelligence Management stellt dafür eine eigene RAG-API bereit, über die Chatbots, Copilots und Agenten auf den geprüften Wissensbestand zugreifen.