# RAG, das keinen falschen Preis nennen kann

> Eine Retrieval-Pipeline, die veraltete Preise und erfundene SKUs zitiert, ist schlimmer als gar keine. Grounding ist ein Pipeline-Problem, kein Prompt-Problem.

Die Demo funktioniert, weil die Demo-Daten sauber sind. Die Produktion scheitert an den langweiligen Teilen: Chunking, das einen Preis von seinem Produkt trennt, Retrieval, das den Katalog vom Vorjahr liefert, und ein Prompt, das das Modell Lücken aus dem Gedächtnis füllen lässt.

## Um den Fakt chunken, nicht um die Tokenzahl

Wenn Name, Preis und Lagerbestand eines Produkts in verschiedenen Chunks landen, kann Retrieval dem Modell den Preis eines anderen Produkts in die Hand geben, ohne dass etwas im Prompt es merkt. Nach Dokumentstruktur chunken — ein Eintrag, ein Chunk — und die Größe variieren lassen.

## Frische ist ein Feld, keine Hoffnung

Jeder Chunk trägt den Zeitstempel seiner Quelle, und Retrieval bevorzugt bei widersprüchlichen Fakten die frischere Quelle. Ein Katalog-Update ohne Re-Index ist eine Halluzination mit Termin nächste Woche.

## Die Aufgabe des Prompts ist Ablehnung, nicht Eloquenz

Weise das Modell an, nur aus dem abgerufenen Kontext zu antworten und zu sagen, wenn der Kontext die Frage nicht abdeckt. Ein sichtbares 'das steht nicht im aktuellen Katalog' ist ein Feature; ein selbstbewusst falscher Preis ist ein Risiko.

## Was bleibt

- Nach Dokumentstruktur chunken, nicht nach Tokenzahl.
- Jeden Chunk mit Zeitstempel; bei jedem Quell-Update neu indexieren.
- Bei fehlendem Kontext Ablehnung einfordern, keine Flüssigkeit.
- Den Chunk in der Antwort zitieren, damit falsche Antworten debuggbar sind.

## Schlagwörter

RAG, LLM, Embeddings, Data

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Source: https://dfieldsolutions.com/de/labor/rag-grounding
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