Agenda: Ausgewählte Use Cases Technologischer Hintergrund zur Umsetzung der Use Cases Herausforderungen in der Umsetzung Lösungen zur Verbesserung des RAG-Outputs Ausbaumöglichkeiten von RAG für erweiterte Funktionalität Die Erwartungen an moderne KI-Systeme steigen – Nutzer:innen wollen präzise Antworten, individuelle Relevanz und eine natürliche Interaktion. Chatbots, AI-Agenten, automatisierte Zusammenfassungen – was gestern noch als Pilotprojekt galt, ist heute vielfach Realität. Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickelt sich kontinuierlich weiter und erschließt dabei immer neue Anwendungsfelder. Für viele Organisationen stellt sich längst nicht mehr die Frage, ob RAG zum Einsatz kommen sollte, sondern wie. Die Kombination aus generativer KI und gezieltem Informationsabruf ermöglicht Lösungen, die nicht nur schneller und präziser, sondern auch flexibler auf individuelle…