KI‑Begriffe 2025 einfach erklärt: RAG, Agenten, Tokens

Viele Menschen nutzen inzwischen Chatfunktionen oder Assistenztools, ohne genau zu wissen, wie die Antworten entstehen. Hinter fast jeder modernen KI‑Antwort stehen Kernkonzepte wie Retrieval Augmented Generation (RAG), Tokens als Maßeinheit des Textes, sowie modulare Agenten, die mehrere Schritte und Werkzeuge kombinieren. Diese Begriffe betreffen nicht nur Technik‑Expertinnen und -Experten: Wenn ein Bot falsche Fakten liefert, werden Beratungs‑ oder Kaufentscheidungen beeinflusst; wenn das Kontextfenster zu klein ist, gehen wichtige Details verloren; wenn Agenten externe Dienste aufrufen, entstehen neue Datenschutzfragen.

Der folgende Text erklärt diese Begriffe in einer klaren, alltagsnahen Sprache. Er lädt dazu ein, Antworten von KIs kritisch zu hinterfragen und zeigt, wie Entwicklerinnen und Anwender mit einfachen Mitteln Risiken verringern können.

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Vereinfacht gesagt verbindet RAG zwei Dinge: einen Such‑ oder Abrufmechanismus (Retriever), der passende Dokumente oder Textausschnitte aus einer Datenbank holt, und ein Sprachmodell (Generator), das diese gefundenen Texte als Kontext nutzt, um eine Antwort zu erzeugen. Dadurch kann das Modell auf aktuelles oder spezialisiertes Wissen zugreifen, ohne dass dieses Wissen komplett im Modell selbst gespeichert sein muss.

Ein KI‑Agent ist ein System, das mehrere Schritte planen und ausführen kann. Ein einfacher Agent beantwortet eine Frage; ein komplexer Agent zerlegt eine Aufgabe, ruft mehrere Dienste auf (zum Beispiel Kalender, Datenbanken, Web‑APIs) und überprüft Zwischenergebnisse. Viele aktuelle Agenten kombinieren RAG‑Abruf, eine kurze Speicherfunktion (Memory) und einen Planer, der entscheidet, welche Aktion als Nächstes sinnvoll ist.

Tokens sind die Bausteine, die ein Sprachmodell tatsächlich „zählt“.

Tokens sind die kleinsten Einheiten, die ein Modell verarbeitet. Ein Token entspricht nicht exakt einem Wort; in vielen Fällen gelten Faustregeln wie: etwa 4 Zeichen oder rund 0,75 Wörter pro Token. Das Context Window ist die maximale Zahl an Tokens, die das Modell gleichzeitig berücksichtigen kann – dazu gehören sowohl Eingabetext als auch die Antwort. Je größer dieses Fenster, desto länger und zusammenhängender können Dokumente verarbeitet werden, aber desto höher sind in der Regel auch Rechenzeit und Kosten.

Der Begriff Halluzination beschreibt, wenn ein Modell zwar eine flüssige, aber falsche oder unbelegte Aussage trifft. RAG reduziert solche Fehler oft, weil Antworten an reale Quellen gebunden werden können. Allerdings beseitigt RAG Halluzinationen nicht vollständig: Wenn der Retriever ungeeignete oder veraltete Texte liefert, kann das Ergebnis trotzdem falsch sein.

Weiterführende technische Details finden sich in der ursprünglichen RAG‑Arbeit und aktuellen Übersichten, die Architekturvarianten und Best‑Practices beschreiben.

Kundensupport‑Chatbots nutzen heute häufig RAG, um auf Unternehmensdokumente zuzugreifen: der Retriever filtert FAQ‑Seiten oder Handbücher, der Generator formuliert daraus eine verständliche Antwort. Vorteil: Antworten können aktuelles Produktwissen enthalten, ohne dass das Sprachmodell neu trainiert werden muss. Nachteil: Wenn die Dokumente falsch oder unvollständig sind, entstehen immer noch fehlerhafte Antworten.

KI‑Agenten werden eingesetzt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Beispiel: Ein Agent plant eine Reise, prüft verfügbare Flüge, bucht ein Hotel per API und trägt Termine in den Kalender ein. Solche Abläufe kombinieren Textverständnis, externen Tool‑Zugriff und einfache Entscheidungsregeln. Für Nutzerinnen ist wichtig, dass jede Aktion nachvollziehbar protokolliert wird, damit keine ungewollten Buchungen entstehen.

Tokens und das Context Window wirken sich direkt auf Nutzererfahrung und Kosten aus. Bei längeren E‑Mails oder Vertragsdokumenten müssen Texte oft in Abschnitte (Chunks) geteilt werden; andernfalls fehlen dem Bot wichtige Informationen. Für Produktteams heißt das: Dokumente so strukturieren, dass relevante Abschnitte leicht abgerufen werden können, und Kosten durch gezieltes Chunking reduzieren.

Prompting und System‑Prompts steuern Ton und Verhalten eines Modells. Ein System‑Prompt legt die Regeln fest, etwa „Antworte kurz und verweise auf Quellen“. Solche Vorgaben helfen, konsistente Antworten zu bekommen. Gleichzeitig sollten Nutzerinnen die Quelle der Antwort sehen können; transparente Source‑Attribution erhöht Vertrauen.

RAG und Agenten bringen klare Chancen: bessere Faktenlage in Antworten, Zugriff auf aktuelle Daten und die Möglichkeit, komplexe Aufgaben in mehreren Schritten zu erledigen. Für Unternehmen öffnen sich neue Automatisierungsoptionen, und für Privatpersonen können Assistenzfunktionen Alltag und Arbeit vereinfachen.

Gleichzeitig entstehen Risiken. Halluzinationen bleiben ein Kernproblem: Ein fehlerhafter Retriever liefert falsche Basistexte, und das Modell erzeugt daraus eine falsche, aber überzeugende Antwort. Abhilfe schaffen unter anderem: Reranker, der die Qualität der gefundenen Dokumente verbessert; und Mechanismen, die Quellen direkt in der Antwort nennen.

Datenschutz ist ein weiterer Spannungsfeld. Wenn Agenten externe Dienste nutzen oder persönliche Daten in einem Index gespeichert werden, entstehen Fragen zur Kontrolle und Löschung von Daten. Essenziell sind Richtlinien dafür, welche Daten persistiert werden dürfen, welche nur temporär genutzt werden und wie Nutzer Zugriff auf gespeicherte Informationen erhalten.

Technische und wirtschaftliche Aspekte dürfen nicht unterschätzt werden: Größere Context Windows erhöhen Latenz und Kosten; Agenten mit Tool‑Use benötigen robuste Schnittstellen und Zugriffsrechte. Betreiber sollten Monitoring‑Metriken (Fehlerrate, Tokens pro Antwort, API‑Fehlerraten) einführen und kritische Fälle an menschliche Prüfer weiterleiten.

In den nächsten Jahren dürften drei Trends prägend sein. Erstens: größere, effizientere Context Windows, die das Arbeiten mit langen Texten erleichtern. Zweitens: engere Verbindung von RAG‑Pipelines mit verifizierbaren Quellen, sodass Antworten leichter geprüft werden können. Drittens: agentenbasierte Systeme, die Tool‑Aufrufe sicher orchestrieren und dabei Prüfspuren hinterlassen.

Für Nutzerinnen und Nutzer bedeutet das: Die technischen Möglichkeiten wachsen, gleichzeitig steigen die Anforderungen an Transparenz und Governance. Dienste werden häufiger Source‑Attribution anbieten und Optionen, gespeicherte Daten zu prüfen oder zu löschen. Anbieter setzen verstärkt auf Hybrid‑Retrieval (dichte Embeddings plus klassische Suche), um Robustheit und Genauigkeit zu erhöhen.

Aus Sicht von Produktteams bleiben pragmatische Schritte wirkungsvoll: klare Source‑Angaben, einfache User‑Optionen für Datenschutzeinstellungen, und ein „I don’t know“‑Fallback für unsichere Fälle. Wer diese Grundlagen beachtet, kann die Vorteile moderner KI nutzen und gleichzeitig die meisten Risiken handhabbar halten.

RAG, KI‑Agenten, Tokens und Kontextfenster sind keine abstrakten Buzzwords, sondern praktische Bausteine moderner KI‑Anwendungen. RAG hilft, aktuelle und spezialisierte Informationen in Antworten einzubinden; Agenten verbinden Tools und Schritte zu nützlichen Abläufen; Tokens bestimmen, wie viel Text ein Modell verarbeiten und wie teuer eine Antwort wird. Halluzination bleibt eine Herausforderung, lässt sich jedoch durch sorgfältiges Retrieval, Quellenangaben und menschliche Überprüfung deutlich reduzieren. Mit transparenten Quellenangaben, einfachen Datenschutzeinstellungen und klaren Fallback‑Regeln lassen sich viele Probleme bereits heute minimieren.