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Retriever (KI)

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Der Retriever ist der Teil eines KI-Systems, der zu einer Frage die passenden Textstellen aus einem Bestand heraussucht. Er steht vor dem Sprachmodell: Erst sucht er, dann bekommt das Modell die Fundstellen zusammen mit der Frage.

Retriever (KI)

Der Teil eines KI-Systems, der zu einer Frage die passenden Textstellen heraussucht.
Beispiel: „Der Retriever holte zwölf Abschnitte, und erst daraus formulierte das Modell die Antwort.“

Zwei Verfahren konkurrieren. Die Stichwortsuche vergleicht Wörter und trifft Eigennamen, Artikelnummern und Fachbegriffe genau. Die Vektorsuche vergleicht Bedeutungen über Embeddings und findet auch, was anders formuliert ist.

In der Praxis arbeitet die Mischung aus beiden am besten, weil die Schwächen einander ausgleichen. Die Fachsprache nennt das hybride Suche.

Anthropic berichtet in „Introducing Contextual Retrieval“ (September 2024) messbare Verbesserungen durch genau diese Kombination: Die Fehlerquote beim Heraussuchen fiel von 5,7 Prozent über mehrere Stufen auf 1,9 Prozent, wobei die Mischung aus Vektor- und Stichwortsuche und ein nachgeschaltetes Umsortieren die größten Anteile ausmachten.

Was einen guten Retriever ausmacht

Die Vorarbeit am Bestand. Wie der Text in Abschnitte zerlegt ist, entscheidet mehr über das Ergebnis als die Wahl des Verfahrens, siehe Chunking. Dazu kommt, wie viele Fundstellen übergeben werden: zu wenige lassen die Antwort lückenhaft, zu viele füllen das Kontextfenster mit Nebensächlichem.

Woran man Fehler erkennt

Daran, dass die Antwort an der Frage vorbeigeht, obwohl die richtige Angabe im Bestand steht. In diesem Fall liegt der Fehler fast immer beim Heraussuchen und nicht beim Modell. Deshalb prüft man zuerst, welche Abschnitte übergeben wurden, bevor man am Prompt feilt; das spart in der Fehlersuche die meiste Zeit. Praktisch heißt das: Das System muss die übergebenen Fundstellen anzeigen können. Ein Aufbau, der das verbirgt, ist nicht zu warten. Bei uns gehört deshalb zu jedem solchen System eine Ansicht, die Frage, Fundstellen und Antwort nebeneinander zeigt. Sie kostet einen halben Tag und spart danach bei jeder Beschwerde eine Stunde.

Siehe auch:

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Ein Verfahren, das vor der Antwort im eigenen Bestand sucht und den Fund in den Prompt legt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Reranker

Ein Modell, das die gefundenen Textstellen nach ihrer Nützlichkeit neu sortiert.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Einbettungsmodell (Embedding Model)

Ein Modell, das Texte oder Bilder in Zahlenfolgen übersetzt, damit sich Ähnlichkeit berechnen lässt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Vektordatenbank

Ein Speicher für die Embeddings eines KI-Modells, der zu einer Anfrage die inhaltlich nächsten Einträge findet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Chunking

Das Zerlegen von Inhalten in überschaubare Abschnitte, in der KI-Anwendung und in der Gestaltung.

#Künstliche Intelligenz (KI) #Benutzererfahrung (UX)

Information Retrieval

Das Fachgebiet, das sich mit dem Auffinden relevanter Inhalte in großen Beständen befasst.

#Künstliche Intelligenz (KI)