Was ist der Unterschied zwischen RAG und einem KI-Agenten?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) und KI-Agenten sind zwei unterschiedliche Konzepte im Bereich der Künstlichen Intelligenz:

**RAG (Retrieval-Augmented Generation):**
- RAG ist ein Ansatz, bei dem ein Sprachmodell (wie GPT) mit einer externen Wissensquelle kombiniert wird.
- Das Modell sucht zunächst relevante Informationen (z.B. aus einer Datenbank, Dokumenten oder dem Internet) und nutzt diese, um bessere, faktenbasierte Antworten zu generieren.
- Ziel ist es, die Genauigkeit und Aktualität der Antworten zu erhöhen, indem das Modell nicht nur auf sein Trainingswissen, sondern auch auf aktuelle oder spezifische Daten zugreift.
- Beispiel: [Retrieval-Augmented Generation (RAG) bei Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/rag)

**KI-Agent (AI Agent):**
- Ein KI-Agent ist ein autonomes System, das Aufgaben ausführt, Entscheidungen trifft und mit seiner Umgebung interagiert.
- KI-Agenten können verschiedene Fähigkeiten haben, z.B. Informationen suchen, E-Mails schreiben, Termine planen oder sogar komplexe Prozesse steuern.
- Sie nutzen oft verschiedene KI-Technologien (wie RAG, Planung, Steuerung, Wahrnehmung), um Aufgaben zu erledigen.
- Beispiel: Ein digitaler Assistent, der E-Mails beantwortet, Termine koordiniert und Informationen recherchiert.

**Zusammengefasst:**
- RAG ist eine spezielle Technik, um Sprachmodelle mit externem Wissen zu erweitern.
- Ein KI-Agent ist ein umfassenderes System, das verschiedene Techniken (wie RAG) nutzen kann, um Aufgaben autonom zu erledigen.

RAG kann also ein Baustein innerhalb eines KI-Agenten sein, aber nicht jeder KI-Agent nutzt zwingend RAG.