Retrieval-Augmented Generation (RAG) markiert einen entscheidenden Wendepunkt in der Entwicklung moderner KI-Systeme. Während klassische Sprachmodelle ausschließlich auf ihrem statischen Trainingswissen basieren, kombiniert RAG die Stärken generativer KI mit der dynamischen Abfrage externer Wissensquellen – in Echtzeit und kontextbezogen.