# Was ist RAG Chunks?

Dabei handelt es sich um eine Version langer Dokumente, die in kleine Teile unterteilt werden, damit künstliche Intelligenz sie leichter verstehen kann.

## Definition
Die Menge an Informationen, die KI-Modelle gleichzeitig lesen können, ist begrenzt. RAG Chunks unterteilt große Dokumente in sinnvolle und kleine Teile, sodass künstliche Intelligenz genau die Informationen finden kann, die sie benötigt. Auf diese Weise gibt das Modell korrekte Antworten, indem es sich nur auf die relevante Seite konzentriert, anstatt ein ganzes Buch zu lesen.

## So funktioniert es
Wenn Dokumente in das System hochgeladen werden, werden sie automatisch in kleine Stücke geteilt und jedes Stück wird nummeriert. Wenn Sie eine Frage stellen, findet das System den relevantesten Teil und präsentiert ihn der künstlichen Intelligenz.

## Wo es eingesetzt wird
Es wird in der Datenaufbereitungsphase eingesetzt, die die Grundlage von RAG-Systemen bildet.

## Häufig verwechselt mit
Es ist nicht nur wichtig, die Daten zu teilen, sondern sie unter Wahrung der sinnvollen Integrität zu teilen.

## Häufige Fragen
**Was passiert, wenn die Stücke zu klein sind?**
KI kann den Kontext verlieren, daher sollte die Größe der Fragmente ausgewogen sein.

**Warum geben wir nicht den vollständigen Text?**
Es steigen nicht nur die Kosten, sondern das Modell kann sich auch in zu vielen Informationen verlieren und die falsche Antwort geben.


## Verwandte Begriffe
- [RAG](/de/dictionary/rag/)
- [Embedding](/de/dictionary/embedding/)
- [Vector Database](/de/dictionary/vector-database/)

## Verwandte Werkzeuge
- [Headroom](/de/discover/headroom/)

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Quelle: TreScout Glossar · https://trescout.com/de/dictionary/rag-chunks/