RAG-Optimierung kann die Treffergenauigkeit um bis zu 40% senken – was das für KI-Agenten bedeutet
Neue Studien zeigen: Wer Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle für scheinbar bessere Präzision trainiert, riskiert einen massiven Genauigkeitsverlust. Was das für unternehmenskritische KI-Pipelines bedeutet und wie sich das Problem lösen lässt.