RAG-Speicherung

RAG bedeutet, dass elmtree chat Dokumente so vorbereitet, dass das Modell gezielt relevante Ausschnitte daraus verwenden kann. Dafür müssen Dokumente extrahiert, in Abschnitte zerlegt und für schnelle Suche vorbereitet werden.

Warum RAG Daten zwischenspeichert

Ohne Zwischenspeicherung müsste ein großes Dokument bei jeder Nachfrage erneut gelesen, extrahiert und vorbereitet werden. Das wäre langsam, fehleranfällig und würde unnötig Rechenleistung verbrauchen.

Deshalb speichern wir RAG-Aufbereitungen vorübergehend in der lokalen Datenbank des Servers, wenn du diese Funktion nutzt. Diese Speicherung dient nur dazu, Folgefragen zum selben Dokument schneller und stabiler zu beantworten.

Was gespeichert werden kann

Je nach Dokument und Verarbeitung können vorbereitete Textabschnitte, Suchstrukturen, Dokumentstatus und Ablaufzeitpunkte gespeichert werden. Diese Daten sind zweckgebunden: Sie existieren, damit die konkrete Dokumentfrage und mögliche Folgefragen funktionieren.

RAG-Zwischenspeicherung ist keine dauerhafte Chat-Historie und keine Datenbasis für Auswertung oder Training.

Löschung

Vorbereitete RAG-Daten werden zeitlich begrenzt gespeichert und danach wieder gelöscht. Wenn RAG-Daten abgelaufen sind, muss das Dokument für weitere dokumentgestützte Fragen erneut vorbereitet werden.