Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist die Wissensschicht des Agenten. Sie ermöglicht es dem Agenten, relevante Informationen aus externen Quellen (Datenbanken, Dokumente, APIs, Vektorspeicher) abzurufen, bevor er eine Antwort generiert.
Stellen Sie sich RAG als das Gedächtnis- und Recherche-System des Agenten vor – es sorgt dafür, dass die Antworten auf realen, aktuellen und unternehmensspezifischen Daten basieren und nicht nur auf dem allgemeinen Training des Modells.
Im Agent-Arbeitsbereich können Sie:
- Laden Sie Dokumente hoch, verknüpfen Sie Website-Inhalte oder verweisen Sie auf strukturierte Daten.
- Der Agent nutzt diese Informationen, um präzise, kontextbezogene Antworten zu geben (
).
- Dies ist ideal für Support, Produktdokumentation oder interne Wissensagenten.
