{"id":797304,"date":"2025-08-21T09:13:16","date_gmt":"2025-08-21T07:13:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.devoteam.com\/expert-view\/agentic-chunking-makes-your-rag-smarter\/"},"modified":"2026-01-20T15:35:52","modified_gmt":"2026-01-20T14:35:52","slug":"agentic-chunking-macht-ihr-rag-intelligenter","status":"publish","type":"expert-view","link":"https:\/\/devoteam.info\/de\/expert-view\/agentic-chunking-macht-ihr-rag-intelligenter\/","title":{"rendered":"Behalten Sie den Durchblick: Wie Agentic Chunking Ihr RAG intelligenter macht"},"content":{"rendered":"\n
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Verfasst im Rahmen unseres AI Upskilling Programms<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dieser Artikel entstand im Rahmen des globalen Devoteam AI Upskilling Programms<\/strong>, bei dem Mitarbeitende ihr Wissen teilen, um den gemeinsamen Lernprozess zu beschleunigen. Das Hauptziel des Programms ist es, jedem Mitarbeitenden eine fundierte Basis im Bereich KI zu vermitteln und diese neuen F\u00e4higkeiten direkt in unsere t\u00e4gliche Arbeit einflie\u00dfen zu lassen. M\u00f6chten Sie mit uns zusammenarbeiten? Entdecken Sie unsere Karrierem\u00f6glichkeiten.<\/p>\n\n\n\n

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Karrierem\u00f6glichkeiten<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/a> verspricht, Large Language Models (LLMs) f\u00fcr Ihre spezifischen Anforderungen wirklich n\u00fctzlich zu machen. Die Idee ist brillant: Man verbindet ein LLM mit den eigenen aktuellen Dokumenten oder Daten und gibt ihm so die Informationen, die es f\u00fcr eine genaue und relevante Beantwortung von Fragen ben\u00f6tigt, ohne dass ein st\u00e4ndiges Nachtraining (Retraining) erforderlich ist. Stellen Sie sich das so vor, als w\u00fcrde man die \u201ePr\u00fcfung mit geschlossenem Buch\u201c f\u00fcr Ihr LLM in eine \u201ePr\u00fcfung mit offenem Buch\u201c verwandeln, die es ihm erm\u00f6glicht, vor der Beantwortung spezifisches Wissen zu konsultieren.<\/p>\n\n\n\n

Klingt gro\u00dfartig, oder? Aber wenn Sie bereits mit RAG gearbeitet haben, haben Sie sich m\u00f6glicherweise ein wenig\u2026 frustriert gef\u00fchlt<\/strong>. Trotz des Potenzials stolpern RAG-Systeme oft. Antworten k\u00f6nnen ungenau oder seltsam unvollst\u00e4ndig sein, den Kontext v\u00f6llig verfehlen oder, was noch schlimmer ist, selbstbewusst Dinge erfinden (halluzinieren).<\/p>\n\n\n\n

Hier ist der oft \u00fcbersehene \u00dcbelt\u00e4ter: Es liegt h\u00e4ufig nicht an den Generierungsf\u00e4higkeiten des LLM, sondern am Versagen des Retrieval-Schritts<\/strong>. Das System zieht einfach die falschen Informationsschnipsel heran. Und warum schl\u00e4gt das Retrieval fehl? Meistens liegt es daran, wie die Quelldokumente aufbereitet wurden \u2013 genauer gesagt, wie sie gechunked <\/strong>wurden.<\/p>\n\n\n\n

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Was Sie in diesem Artikel erfahren<\/h3>