Ein Verfahren, bei dem die KI vor der Antwort in Dokumenten nachschlägt, um Halluzinationen zu vermeiden.
Was es bedeutet
Klassische Sprachmodelle erfinden Quellen. RAG (Retrieval-Augmented Generation) löst das, indem es vor der Antwort relevante Stellen aus einer Dokumentensammlung sucht und die KI nur auf Basis dieser Quellen antworten lässt. NotebookLM ist das bekannteste RAG-Beispiel für den Schulalltag. Vorteile: zitierbare Antworten, deutlich weniger Halluzinationen, eigene Materialien bleiben Wissensbasis.
Im Schulalltag
Du lädst dein Lehrmittel Klima in NotebookLM. Frage: «Was sind die drei Treibhausgase im Text?» — Antwort kommt mit konkreten Stellenangaben aus deinem Dokument, nicht aus dem Internet.