Die meisten RAG-Projekte scheitern nicht an der KI, sondern an der Datenbasis

RAG-Systeme versprechen Fachverlagen schnellen Zugang zu ihrem Wissen – doch viele Projekte scheitern früh. Nicht die KI ist das Problem, sondern schlechte Daten, falsches Chunking und naive PDF-Strategien. Wer RAG erfolgreich einsetzen will, braucht eine saubere, strukturierte und nachhaltige Datenbasis, erläutern Manuel Montero Pineda, Geschäftsführer data2type GmbH, und Mehrschad Zaeri Esfahani, Geschäftsführer parsQube GmbH, in diesem Interview.